(转)MultipleOutputFormat和MultipleOutputs
MultipleOutputFormat和MultipleOutputs
http://www.cnblogs.com/liangzh/archive/2012/05/22/2512264.html
一,介绍
1,旧API中有 org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputFormat和org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputs
MultipleOutputFormat allowing to write the output data to different output files.
MultipleOutputs creates multiple OutputCollectors. Each OutputCollector can have its own OutputFormat and types for the key/value pair. Your MapReduce program will decide what to output to each OutputCollector.
2,新API中 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs
整合了上面旧API两个的功能,没有了MultipleOutputFormat。
The MultipleOutputs class simplifies writing output data to multiple outputs
Case one: writing to additional outputs other than the job default output. Each additional output, or named output, may be configured with its own OutputFormat, with its own key class and with its own value class.
Case two: to write data to different files provided by user
下面这段话来自Hadoop:The.Definitive.Guide(3rd,Early.Release)P251
“In the old MapReduce API there are two classes for producing multiple outputs: MultipleOutputFormat and MultipleOutputs. In a nutshell, MultipleOutputs is more fully featured, but MultipleOutputFormat has more control over the output directory structure and file naming. MultipleOutputs in the new API combines the best features of the two multiple output classes in the old API.”
二,应用
1,输出到多个文件或多个文件夹:
驱动中不需要额外改变,只需要在MapClass或Reduce类中加入如下代码
private MultipleOutputs<Text,IntWritable> mos;
public void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException {
mos = new MultipleOutputs(context);
}
public void cleanup(Context context) throws IOException,InterruptedException {
mos.close();
}
然后就可以用mos.write(Key key,Value value,String baseOutputPath)代替context.write(key, value);
在MapClass或Reduce中使用,输出时也会有默认的文件part-m-00*或part-r-00*,不过这些文件是无内容的,大小为0. 而且只有part-m-00*会传给Reduce。
2,以多种格式输出:
public class TestwithMultipleOutputs extends Configured implements Tool {
public static class MapClass extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
private MultipleOutputs<Text,IntWritable> mos;
protected void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException {
mos = new MultipleOutputs<Text,IntWritable>(context);
}
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
String line = value.toString();
String[] tokens = line.split("-");
mos.write("MOSInt",new Text(tokens[0]), new IntWritable(Integer.parseInt(tokens[1]))); //(第一处)
mos.write("MOSText", new Text(tokens[0]),tokens[2]); //(第二处)
mos.write("MOSText", new Text(tokens[0]),line,tokens[0]+"/"); //(第三处)同时也可写到指定的文件或文件夹中
}
protected void cleanup(Context context) throws IOException,InterruptedException {
mos.close();
}
}
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = getConf();
Job job = new Job(conf,"word count with MultipleOutputs");
job.setJarByClass(TestwithMultipleOutputs.class);
Path in = new Path(args[0]);
Path out = new Path(args[1]);
FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setNumReduceTasks(0);
MultipleOutputs.addNamedOutput(job,"MOSInt",TextOutputFormat.class,Text.class,IntWritable.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(job,"MOSText",TextOutputFormat.class,Text.class,Text.class);
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new TestwithMultipleOutputs(), args);
System.exit(res);
}
}
测试的数据:
abc-1232-hdf
abc-123-rtd
ioj-234-grjth
ntg-653-sdgfvd
kju-876-btyun
bhm-530-bhyt
hfter-45642-bhgf
bgrfg-8956-fmgh
jnhdf-8734-adfbgf
ntg-68763-nfhsdf
ntg-98634-dehuy
hfter-84567-drhuk
结果截图:(结果输出到/test/testMOSout)
遇到的一个问题:
如果没有mos.close(), 程序运行中会出现异常:
12/05/21 20:12:47 WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception:
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException: No lease on
/test/mosreduce/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/h-r-00000 File does not exist. [Lease. Holder: DFSClient_-352105532, pendingcreates: 5]
(转)MultipleOutputFormat和MultipleOutputs的更多相关文章
- hadoop多文件输出MultipleOutputFormat和MultipleOutputs
1.MultipleOutputFormat可以将相似的记录输出到相同的数据集.在写每条记录之前,MultipleOutputFormat将调用generateFileNameForKeyValue方 ...
- hadoop MapReduce 笔记
1. MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 -> 部署到集群运行 用 ...
- 自定义实现InputFormat、OutputFormat、输出到多个文件目录中去、hadoop1.x api写单词计数的例子、运行时接收命令行参数,代码例子
一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存 *1.InputFormat是用于处理各种数据源的,下面是实现InputFormat,数据源是来自于内存. *1.1 在程序的job.setI ...
- [BigData]关于Hadoop学习笔记第三天(PPT总结)(一)
课程安排 MapReduce原理*** MapReduce执行过程** 数据类型与格式*** Writable接口与序列化机制*** ---------------------------加深拓展- ...
- MapReduce入门
说明 MapReduce是一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,主要有Map和Reduce组成 用户使用时需要实现map()和reduce()两个函数,两个函数的形参都是key/value键值对 ...
- MapReduce学习笔记
一.MapReduce概述 MapReduce 是 Hadoop 的核心组成, 是专用于进行数据计算的,是一种分布式计算模型.由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MapRe ...
- MapReduce输入输出类型、格式及实例
输入格式 1.输入分片与记录 2.文件输入 3.文本输入 4.二进制输入 5.多文件输入 6.数据库格式输入 1.输入分片与记录 1.JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片Input ...
- MapReduce深入理解输入和输出格式(2)-输入和输出完全总结
MapReduce太高深,性能也值得考虑,大家感兴趣的还是看看spark比较好. FileInputFormat类 FileInputFormat是所有使用文件为数据源的InputFormat实现的基 ...
- 【转自】自定义InputFormat、OutputFormat
转自:http://www.cnblogs.com/xiaolong1032/p/4529534.html 一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存*1.InputFormat是用于处 ...
随机推荐
- C语言-字符串文本串联
要形成包含多个行的字符串,可以串联两个字符串. 为此,请键入正斜杠,然后按 return 键. 反斜杠导致编译器忽略以下换行符. 例如,字符串 "Long strings can b ...
- c语言-猜数字游戏
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int top(); int input(); void main() { ; int numbe ...
- ios 做的一个三个数求平均数 最大数 最小数
#import "ViewController.h" @interface ViewController ()@property (weak, nonatomic) IBOutle ...
- iOS 协同开发出fatal error: file 'XX-Prefix.pch' has been modified since the precompiled header was built
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f8ed1b90101ake6.html 解决方法 1)http://stackoverflow.com/questions/14793 ...
- Linux系统故障处理案例(一)【转】
2016-08-05 14:41 运行环境:CentOS6.7 故障原因: 昨天在线执行命令yum -y update 在命令执行途中,强制中断并直接运行poweroff命令关机.再次开机出现如图所示 ...
- 关于Select * 与Select 字段名 的问题!
[转]http://blog.csdn.net/tongyu2009/article/details/8252418 1.SELECT * 语句取出表中的所有字段,不论该字段的数据对调用的应用程序是否 ...
- Linux系统查看有几块硬盘
使用df命令即可查看.df 是来自于coreutils 软件包,系统安装时,就自带的:我们通过这个命令可以查看磁盘的使用情况以及文件系统被挂载的位置: 示例:[root@localhost ~]# d ...
- linux 文件系统操作()
1. 用Xshell 客户端连上远程主机. 2.ll 或 ls 查看当前目录下的文件或目录, cd / 切换到根目录, cd **切换到某个目录(或者叫进入某个文件夹) 3.文件的压缩命令:zip - ...
- cocos2d-lua SDK接入
1.lua 调用Java函数 1.1 在java中创建一个静态函数(比如在org.cocos2dx.lua.AppActivity.java中)名为Login public static void m ...
- 35W行数据的文本文件,每500行添加4个换行符。代码实现思路