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MapReduce在实际编程“IO”

it2026-08-18  6

通过本篇MapReduce分析模型。深化MapReduce理解模型；和演示MapReduc进入编程模型是常用格类型和输出格公式，在这些经常使用格外公式，我们能够扩大他们的投入格公式，实例：们须要把Mongo数据作为输入，能够通过扩展InputFormat、InputSplit的方式实现。

MapReduce模型深入了解

我们已经知道：map和reduce函数的输入和输出是键值对，以下，我们開始先对这个模型进行深入了解。

首先。分析一个默认的MapReduce作业程序。

（1）一个最简单的MapReduce程序

import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class MinimalMapReduce extends Configured implements Tool { @Override public int run(String[] args) throws Exception { JobConf conf = new JobConf(getConf(), getClass()); FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path("/test/input/t")); FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("/test/output/t")); JobClient.runJob(conf); return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception { int exitCode = ToolRunner.run(new MinimalMapReduce(), args); System.exit(exitCode); } } （2）功能同上，默认值显示设置

import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapred.MapRunner; import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.lib.HashPartitioner; import org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper; import org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class MinimalMapReduceWithDefaults extends Configured implements Tool { @Override public int run(String[] args) throws Exception { JobConf conf = new JobConf(getConf(), getClass()); FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path("/test/input/t")); FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("/test/output/t")); conf.setInputFormat(TextInputFormat.class); conf.setNumMapTasks(1); conf.setMapperClass(IdentityMapper.class); conf.setMapRunnerClass(MapRunner.class); conf.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class); conf.setMapOutputValueClass(Text.class); conf.setPartitionerClass(HashPartitioner.class); conf.setNumReduceTasks(1); conf.setReducerClass(IdentityReducer.class); conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class); conf.setOutputValueClass(Text.class); conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class); JobClient.runJob(conf); return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception { int exitCode = ToolRunner.run(new MinimalMapReduceWithDefaults(), args); System.exit(exitCode); } }

输入分片

一个输入分片（split）就是由单个map处理的输入块。

MapReduce应用开发者不须要直接处理InputSplit，由于它是由InputFormat创建的。

InputFormat 负责产生输入分片并将它们切割成记录。

怎样控制分片的大小

避免切分

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat; public class NoSplittableTextInputFormat extends TextInputFormat { @Override protected boolean isSplitable(FileSystem fs,Path file) { return false; } }

把整个文件作为一条记录处理

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.BytesWritable; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit; import org.apache.hadoop.mapred.InputSplit; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapred.RecordReader; import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; public class WholeFileInputFormat extends FileInputFormat<NullWritable, BytesWritable> { @Override protected boolean isSplitable(FileSystem fs, Path file) { return false; } @Override public RecordReader<NullWritable, BytesWritable> getRecordReader( InputSplit split, JobConf job, Reporter reporter) throws IOException { return new WholeFileRecordReader((FileSplit) split, job); } } class WholeFileRecordReader implements RecordReader<NullWritable, BytesWritable> { private FileSplit fileSplit; private Configuration conf; private boolean processed = false; public WholeFileRecordReader(FileSplit fileSplit, Configuration conf) { this.fileSplit = fileSplit; this.conf = conf; } @Override public void close() throws IOException { } @Override public NullWritable createKey() { return NullWritable.get(); } @Override public BytesWritable createValue() { return new BytesWritable(); } @Override public long getPos() throws IOException { return processed ? fileSplit.getLength() : 0; } @Override public float getProgress() throws IOException { return processed ? 1.0f : 0.0f; } @Override public boolean next(NullWritable key, BytesWritable value) throws IOException { if (!processed) { byte[] contents = new byte[(int) fileSplit.getLength()]; Path file = fileSplit.getPath(); FileSystem fs = file.getFileSystem(conf); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(file); IOUtils.readFully(in, contents, 0, contents.length); value.set(contents, 0, contents.length); } finally { IOUtils.closeStream(in); } processed = true; return true; } return false; } }

输入格式

InputFormat类的层次结构

FileInputFormat类

FileInputFormat是全部使用文件作为数据源的InputFormat实现的基类，它提供了两个功能：一个定义哪些文件包括在一个作业的输入中；一个为输入文件生成分片的实现。把分片分割成记录的作业由其子类来完毕。

TextInputFormat

TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入。

键是LongWritable类型，存储该行在整个文件里的字节偏移量。值是这行的内容。不包含终止符（换行符和回车符），它是Text类型的。

KeyValueTextInputFormat

通常情况下，文件张的每一行是一个键值对。使用某个分隔符进行分隔。比方制表符。能够通过key.value.separator.in.input.line属性来指定分隔符。它的默认值是一个制表符。

NLineInputFormat

假设希望Map收到固定行数的输入。须要使用NLineInputFormat。

与 TextInputFormat一样。键是文件里 行的字节偏移量，值是行本身。mapred.line.input.format.linespermap属性控制N的值。默认是1。

二进制输入

SequenceFileInputFormat、SequenceFileAsTextInputFormat、SequenceFileAsBinaryInputFormat。

多种输入

多个输入，对于每一个输入指定一个Mapper，当然，也能够多种输入格式而仅仅有一个Mapper。

输出格式

OutputFormat类的层次结构

和输入相应，输出大约有例如以下有几种类型：

文本输出、二进制输出、多个输出、延迟输出，数据库输出。

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