Hadoop MapReduce自定义数据类型
一 自定义数据类型的实现
1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出;
2.如果该数据需要作为主键key使用,或需要比较数值大小时,则需要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() 。
3.重写toString()、hashCode()、equals()方法。
二 自定义数据类型示例
OrderWritable — 作为key
UserWritable — 作为value
package com.ibeifeng.mapreduce.io; import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; public class OrderWritable implements WritableComparable<OrderWritable> { private String orderId;
private float price; public OrderWritable() { } public OrderWritable(String orderId, float price) {
this.set(orderId, price);
} public void set(String orderId, float price) {
this.orderId = orderId;
this.price = price;
} public String getOrderId() {
return orderId;
} public void setOrderId(String orderId) {
this.orderId = orderId;
} public float getPrice() {
return price;
} public void setPrice(float price) {
this.price = price;
} public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(orderId);
out.writeFloat(price); } public void readFields(DataInput in) throws IOException { this.orderId = in.readUTF();
this.price = in.readFloat();
} public int compareTo(OrderWritable o) { int comp = this.getOrderId().compareTo(o.getOrderId()); if (0 == comp) {
return Float.valueOf(this.getPrice()).compareTo(
Float.valueOf(o.getPrice()));
} return comp;
} @Override
public int hashCode() {
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + ((orderId == null) ? 0 : orderId.hashCode());
result = prime * result + Float.floatToIntBits(price);
return result;
} @Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
OrderWritable other = (OrderWritable) obj;
if (orderId == null) {
if (other.orderId != null)
return false;
} else if (!orderId.equals(other.orderId))
return false;
if (Float.floatToIntBits(price) != Float.floatToIntBits(other.price))
return false;
return true;
} @Override
public String toString() {
return orderId + "\t" + price;
} }
package com.ibeifeng.mapreduce.io; import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable; public class UserWritable implements Writable { private int id;
private String name; public UserWritable() { } public UserWritable(int id, String name) {
this.set(id, name);
} public void set(int id, String name) { this.id = id;
this.name = name;
} public int getId() {
return id;
} public void setId(int id) {
this.id = id;
} public String getName() {
return name;
} public void setName(String name) {
this.name = name;
} public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(id);
out.writeUTF(name); } public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.id = in.readInt();
this.name = in.readUTF();
} @Override
public int hashCode() {
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + id;
result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
return result;
} @Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
UserWritable other = (UserWritable) obj;
if (id != other.id)
return false;
if (name == null) {
if (other.name != null)
return false;
} else if (!name.equals(other.name))
return false;
return true;
} @Override
public String toString() {
return id + "\t" + name;
} }
Hadoop MapReduce自定义数据类型的更多相关文章
- hadoop的自定义数据类型和与关系型数据库交互
最近有一个需求就是在建模的时候,有少部分数据是postgres的,只能读取postgres里面的数据到hadoop里面进行建模测试,而不能导出数据到hdfs上去. 读取postgres里面的数据库有两 ...
- Hadoop mapreduce自定义分组RawComparator
本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需 ...
- mapreduce 自定义数据类型的简单的应用
本文以手机流量统计为例: 日志中包含下面字段 现在需要统计手机的上行数据包,下行数据包,上行总流量,下行总流量. 分析:可以以手机号为key 以上4个字段为value传传递数据. 这样则需要自己定义一 ...
- [Hadoop] - Mapreduce自定义Counter
在Hadoop的MR程序开发中,经常需要统计一些map/reduce的运行状态信息,这个时候我们可以通过自定义Counter来实现,这个实现的方式是不是通过配置信息完成的,而是通过代码运行时检查完成的 ...
- Hadoop mapreduce自定义分区HashPartitioner
本文发表于本人博客. 在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序,也大致了解了下关于mapreduce运行原来,其中说到还可以自定义分区.排序.分组这些,那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定 ...
- Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable
本文发表于本人博客. 今天继续写练习题,上次对分区稍微理解了一下,那根据那个步骤分区.排序.分组.规约来的话,今天应该是要写个排序有关的例子了,那好现在就开始! 说到排序我们可以查看下hadoop源码 ...
- Hadoop MapReduce编程 API入门系列之自定义多种输入格式数据类型和排序多种输出格式(十一)
推荐 MapReduce分析明星微博数据 http://git.oschina.net/ljc520313/codeexample/tree/master/bigdata/hadoop/mapredu ...
- 自定义MapReduce中数据类型
数据类型(都实现了Writable接口) BooleanWritable 布尔类型 ByteWritable 单字节数值 DoubleWritable 双字节数值 FloatWritable 浮点数 ...
- hadoop自定义数据类型
统计某手机数据库的每个手机号的上行数据包数量和下行数据包数量 数据库类型如下: 数据库内容如下: 下面自定义类型SimLines,类似于平时编写的model import java.io.DataIn ...
随机推荐
- JS复制DOM元素文字内容
要实现的效果:将HTML页面中的某个DOM元素例如DIV下面的文本内容进行复制. 实现过程如下: <html> <head> <title>Copy text De ...
- Linux->ZooKeeper集群搭建
人,总免不了有心结,限制着自己,难以前行.对于ZooKeeper的理解,以及实践也拖了很久,今天用零散时间学习一下,补点干货. 一.简述 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现, ...
- Linux->Mysql安装调试
环境准备 mysql下载地址:https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.19-linux-glibc2.12-x86_64.tar ...
- DevExpress.XtraGrid
DevExpress.XtraGrid控件使用 该控件类是一个表格控件,但是其具有很多方便而使用的功能,例如可以对记录进行分组,可以再记录的前面加上checkbox,可以将具有相同值的cell 进行合 ...
- ARC以及MRC中setter方法的差异
ARC以及MRC中setter方法的差异 有时候,你会需要重写setter或者getter方法,你知道么,ARC与MRC的setter方法是有着差异的呢. 先看下MRC下的setter方法: 在看下A ...
- 电脑断电后Everything部分文件搜索不到的解决办法
常规检查:查看选项→索引→NTFS,确认所有分区都[包含到数据库],确认后,再删除数据库文件,点击[强制重建] 下面方法是亲身经历,是断电造成的,费了不少时间才解决,现分享出来: 断电后,Everyt ...
- February 9 2017 Week 6 Thursday
Happy life lies in a peaceful mind. 幸福的生活存在于心绪的宁静当中. What can be seen as happy life? Maybe the answe ...
- JPA注解实现联合主键
当表中一个主键不能唯一标识一条记录的时候,就需要使用联合主键了,下面是使用JPA注解实现联合主键的代码 1 首先需要建立一个复合主键类,用来存放需要生产联合主键的属性,该类需要实现序列化. packa ...
- 编程三基:cpu:算法,总线(io):一切皆文件;内存:运行空间
编程三基:cpu:算法,总线:一切皆文件:内存:数据.运行空间 原文找不到了.
- geos学习笔记:安装和使用
1.首先在https://trac.osgeo.org/geos下载geos-3.6.2.tar.bz2 解压后 cd geos- ./configue //或选择安装的目录./configure - ...