这里介绍MapReduce常用的几种输入输出格式. 三种常用的输入格式:TextInputFormat , SequenceFileInputFormat , KeyValueInputFormat . 1) TextInputFormat 为默认格式.不特地指明 MapReduce 的输入格式时,默认使用 TextInputFormat 的输入格式.它读取文件的行.  “ 键” (LongWritable)为行的字节偏移量(即所在行的字符个数),“值” (Text)为行的内容. 2) Sequ…

目的 总结一下常用的输入输出格式. 输入格式 Hadoop可以处理很多不同种类的输入格式,从一般的文本文件到数据库. 开局一张UML类图,涵盖常用InputFormat类的继承关系与各自的重要方法(已省略部分重载). DBInputFormat DBInputFormat,用来处理数据库输入的一种输入格式.KEY为LongWritable格式,表示包含的记录数:VALUE为DBWritable格式,需要根据自己的表结构继承.实现DBWritable. 使用需通过其setInput方法指定输入类.…

默认的mapper是IdentityMapper,默认的reducer是IdentityReducer,它们将输入的键和值原封不动地写到输出中. 默认的partitioner是HashPartitinoer,它根据每条记录的键进行哈希操作来分区. 输入文件:文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 小文件与Co…

推荐 MapReduce分析明星微博数据 http://git.oschina.net/ljc520313/codeexample/tree/master/bigdata/hadoop/mapreduce/05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?dir=1&filepath=bigdata%2Fhadoop%2Fmapreduce%2F05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%…

MR输入格式概述 数据输入格式 InputFormat. 用于描述MR作业的数据输入规范. 输入格式在MR框架中的作用: 文件进行分块(split),1个块就是1个Mapper任务. 从输入分块中将数据记录逐一读出,并转换为Map的输入键值对. 如果想自定义输入格式,需要实现: 顶级输入格式类:org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat 顶级块类:org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit 顶级块数据读取类:org.apach…

MapReduce的输入 作为一个会编写MR程序的人来说,知道map方法的参数是默认的数据读取组件读取到的一行数据 1.是谁在读取? 是谁在调用这个map方法? 查看源码Mapper.java知道是run方法在调用map方法. /** * * 找出谁在调用Run方法 * * * 有一个组件叫做:MapTask * * 就会有对应的方法在调用mapper.run(context); * * * context.nextKeyValue() ====== lineRecordReader.nextK…

不多说,直接上代码. 假如这里有一份邮箱数据文件,我们期望统计邮箱出现次数并按照邮箱的类别,将这些邮箱分别输出到不同文件路径下. 代码版本1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.Email; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hado…

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ScoreCount; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; /** * 学习成绩读写类 * 数据格式参考:19020090017 小讲 90 99 100 89 95 * @aut…

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre…

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed…