在Hadoop的mapper类中,有4个主要的函数,分别是:setup,clearup,map,run。代码如下:

  1. protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
  2. // NOTHING
  3. }
  4. protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,
  5. Context context) throws IOException, InterruptedException {
  6. context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
  7. }
  8. protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
  9. // NOTHING
  10. }
  11. public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
  12. setup(context);
  13. while (context.nextKeyValue()) {
  14. map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
  15. }
  16. cleanup(context);
  17. }
  18. }

由上面的代码,我们可以了解到,当调用到map时,通常会先执行一个setup函数,最后会执行一个cleanup函数。而默认情况下,这两个函数的内容都是nothing。因此,当map方法不符合应用要求时,可以试着通过增加setup和cleanup的内容来满足应用的需求。

在Hadoop的reducer类中,有3个主要的函数,分别是:setup,clearup,reduce。代码如下:
  1. /**
  2. * Called once at the start of the task.
  3. */
  4. protected void setup(Context context
  5. ) throws IOException, InterruptedException {
  6. // NOTHING
  7. }
  1. /**
  2. * This method is called once for each key. Most applications will define
  3. * their reduce class by overriding this method. The default implementation
  4. * is an identity function.
  5. */
  6. @SuppressWarnings("unchecked")
  7. protected void reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context
  8. ) throws IOException, InterruptedException {
  9. for(VALUEIN value: values) {
  10. context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
  11. }
  12. }
  1. /**
  2. * Called once at the end of the task.
  3. */
  4. protected void cleanup(Context context
  5. ) throws IOException, InterruptedException {
  6. // NOTHING
  7. }
在用户的应用程序中调用到reducer时,会直接调用reducer里面的run函数,其代码如下:
  1. /*
  2. * control how the reduce task works.
  3. */
  4. @SuppressWarnings("unchecked")
  5. public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
  6. setup(context);
  7. while (context.nextKey()) {
  8. reduce(context.getCurrentKey(), context.getValues(), context);
  9. // If a back up store is used, reset it
  10. ((ReduceContext.ValueIterator)
  11. (context.getValues().iterator())).resetBackupStore();
  12. }
  13. cleanup(context);
  14. }
  15. }
由上面的代码,我们可以了解到,当调用到reduce时,通常会先执行一个setup函数,最后会执行一个cleanup函数。而默认情况下,这两个函数的内容都是nothing。因此,当reduce不符合应用要求时,可以试着通过增加setup和cleanup的内容来满足应用的需求。

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