MapReduce的输出格式

1. OutputFormat接口

　　OutputFormat为输出格式接口，主要用于描述输出数据的格式，它能将输出的键值对写入特定格式的文件中。输出格式的层次结构如下

2. 文本输出

　　Hadoop默认的输出格式为文本输出格式TextOutputFormat，其键和值可以使任意类型的，因为该输出方式会调用toString()方法将它们转化为字符串。每个键/值对由制表符进行分割，当然也可以设定 mapreduce.output.textoutputformat.separator 属性（旧版本 API 中为 mapred.textoutputformat.separator）改变默认的分隔符。

3. 二进制输出

　　二进制输出有三种方式：SequenceFileOutputFormat，SequenceFileAsBinaryOutputFormat和MapFileOutputFormat。重点掌握第一种。

　　对于SequenceFileOutputFormat，顾名思义，SequenceFileOutputFormat 将它的输出写为一个顺序文件。如果输出需要作为后续 MapReduce 任务的输入，这便是一种好的输出格式， 因为它的格式紧凑，并且很容易被压缩。而对于SequenceFileAsBinaryOutputFormat，它将键/值对作为二进制格式写到一个 SequenceFile 容器中。不同的是，MapFileOutputFormat 把 MapFile 作为输出。MapFile 中的键必须顺序添加，所以必须确保 reducer 输出的键已经排好序。

4. 多个输出

　　由于默认情况下只有一个 Reducer，输出只有一个文件。有时可能需要对输出的文件名进行控制或让每个 reducer 输出多个文件。

　　当只有一个reduce时，输出文件命名格式为：part-r-00000。当有两个reduce时，输出文件命名格式为：part-r-00000，part-r-00001。当有多个时以此类推。实现Reducer输出多个文件主要有以下两种方式：Partitioner和MultipleOutputs。

　4.1 Partitioner

　　我们考虑这样一个需求：按学生的年龄段，将数据输出到不同的文件路径下。这里我们分为三个年龄段：小于等于20岁、大于20岁小于等于50岁和大于50岁。

我们采用的方法是每个年龄段对应一个 reducer。为此，我们需要通过以下两步实现。

第一步：把作业的 reducer 数设为年龄段数即为3。

　　job.setPartitionerClass(PCPartitioner.class);//设置Partitioner类

　　job.setNumReduceTasks();// reduce个数设置为3

　　第二步：写一个 Partitioner，把同一个年龄段的数据放到同一个分区。

　　public static class PCPartitioner extends Partitioner< Text, Text>
 　　　　{
                  @Override
                  public int getPartition(Text key, Text value, int numReduceTasks) {

                          // TODO Auto-generated method stub
                          String[] nameAgeScore = value.toString().split("\t");
                          String age = nameAgeScore[];//学生年龄
                          int ageInt = Integer.parseInt(age);//按年龄段分区

                          // 默认指定分区 0

                          if (numReduceTasks == )

                                   return ;
                          //年龄小于等于20，指定分区0

                          if (ageInt <= ) {

                                   return ;
                          }
                          // 年龄大于20，小于等于50，指定分区1

                          if (ageInt >  && ageInt <= ) {

                                   return  % numReduceTasks;
                          }
                          // 剩余年龄，指定分区2
                          else

                                   return  % numReduceTasks;
                  }
　　　　}

　　这种方法即实现了多文件输出，但也只能满足此种需求。很多情况下是无法实现的，因为这样做存在两个缺点：

　　1）需要在作业运行之前需要知道分区数和年龄段的个数，如果分区数很大或者未知，就无法操作。

2）一般来说，让应用程序来严格限定分区数并不好，因为这样可能导致分区数少或分区不均。

　4.2 MultipleOutputs

　　MultipleOutputs 类可以将数据写到多个文件，这些文件的名称源于输出的键和值或者任意字符串。这允许每个 reducer（或者只有 map 作业的 mapper）创建多个文件。 采用name-m-nnnnn 形式的文件名用于 map 输出，name-r-nnnnn 形式的文件名用于 reduce 输出，其中 name 是由程序设定的任意名字， nnnnn 是一个指明块号的整数（从 00000 开始）。块号保证从不同块（mapper 或 reducer）写的输出在相同名字情况下不会冲突。

　　实例将在下一篇博文（MapReduce实战：邮箱统计及多输出格式实现）给出！

5. 数据库输出　

　　DBOutputFormat 适用于将作业输出数据（中等规模的数据）转存到Mysql、Oracle等数据库。如果数据量较大请考虑其他方法将输出数据导入或转存到数据库中。

以上就是博主为大家介绍的这一板块的主要内容，这都是博主自己的学习过程，希望能给大家带来一定的指导作用，有用的还望大家点个支持，如果对你没用也望包涵，有错误烦请指出。如有期待可关注博主以第一时间获取更新哦，谢谢！

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。