MR中使用sequnceFIle输入文件
转换原始数据为块压缩的SequenceFIle
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.CompressionType;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; import com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec; public class ToSeqFile extends Configured implements Tool {
@Override
public int run(String[] arg0) throws Exception {
Job job = new Job();
job.setJarByClass(getClass());
Configuration conf=getConf();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf); FileInputFormat.setInputPaths(job, "/home/hadoop/tmp/tmplzo.txt");
Path outDir=new Path("/home/hadoop/tmp/tmplzo.out");
fs.delete(outDir,true);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outDir); //job.setMapperClass(IndentityMapper);
job.setNumReduceTasks(0);
job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
//设置OutputFormat为SequenceFileOutputFormat
job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
//允许压缩
SequenceFileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
//压缩算法为gzip
SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, LzoCodec.class);
//压缩模式为BLOCK
SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(job, CompressionType.BLOCK); return job.waitForCompletion(true)?0:1;
} public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new ToSeqFile(), args);
System.exit(res);
}
}
MR处理压缩后的sequenceFile
import org.apache.hadoop.io.Text; import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.ContextFactory;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MapFileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.Progressable;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
//import org.apache.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat; import com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec;
import com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat; public class compress extends Configured implements Tool {
private static final Log log = LogFactory.getLog(compress.class); private static class ProvinceMapper extends
Mapper<Object, Text, Text, Text> {
@Override
protected void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//System.out.println(value); // InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
//String fileName = ((FileSplit) inputSplit).getPath().toString(); //System.out.println(fileName);
context.write(value, value);
}
} private static class ProvinceReducer extends
Reducer<Text, Text, Text, Text> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
for (Text va : values) {
// System.out.println("reduce " + key);
context.write(key, key);
}
}
} public static void main(String[] args) throws Exception {
ToolRunner.run(new Configuration(), new compress(), args);
} public static final String REDUCES_PER_HOST = "mapreduce.sort.reducesperhost"; @Override
public int run(String[] args) throws Exception {
log.info("我的服务查询开始....................................."); long beg = System.currentTimeMillis();
int result = 0;
Configuration conf = new Configuration(); conf.set(
"io.compression.codecs",
"org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec");
conf.set("io.compression.codec.lzo.class",
"com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec"); conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
conf.setClass("mapreduce.map.output.compression.codec", SnappyCodec.class, CompressionCodec.class);
// conf.setBoolean("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", true); // 是否压缩输出
conf.setClass("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", SnappyCodec.class, CompressionCodec.class); String[] argArray = new GenericOptionsParser(conf, args)
.getRemainingArgs(); if (argArray.length != 2) {
System.err.println("Usage: compress <in> <out>");
System.exit(1);
} // Hadoop总共有5个Job.java
// /hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/src/hadoop-mapreduce-project/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/src/main/java/org/apache/hadoop/mapreduce/Job.java
Job job = new Job(conf, "compress");
job.setJarByClass(compress.class);
job.setMapperClass(ProvinceMapper.class);
job.setReducerClass(ProvinceReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); //job.setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class); // TextInputFormat
// MyFileinput // 使用lzo索引文件作为输入文件
// job.setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class);
job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class); // SequenceFileOutputFormat.set(job, LzoCodec.class); // 测试块大小
// FileInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 150*1024*1024);
// FileInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 301349250);
// FileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 10000); // 推测执行的开关 另外还有针对map和reduce的对应开关
// job.setSpeculativeExecution(false);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(argArray[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(argArray[1])); String uri = argArray[1];
Path path = new Path(uri);
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
if (fs.exists(path)) {
fs.delete(path);
} result = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; // try {
// result = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
// } catch (ClassNotFoundException | InterruptedException e) {
// e.printStackTrace();
// }
long end = (System.currentTimeMillis() -beg) ;
System.out.println("耗时:" + end);
return result;
}
}
测试结果
文件大小 544M(未使用任何压缩)
耗时:73805
使用 seqencefile(block使用lzo压缩, 中间结果使用snappy压缩)
44207s
MR中使用sequnceFIle输入文件的更多相关文章
- MR中的combiner和partitioner
1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间 ...
- 总结的MR中连接操作
1 reduce side join在map端加上标记, 在reduce容器保存,然后作笛卡尔积缺点: 有可能oom 2 map side join 2.1 利用内存和分布式缓存,也有oom风险 2 ...
- MR中简单实现自定义的输入输出格式
import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Ma ...
- MR操作
MR操作————Map.Partitioner.Shuffle.Combiners.Reduce 1.Map步骤 1.1 读取输入文件,解析成k-v对,其中每个k-v对调用一次map函数 1.2 写自 ...
- 【转】Hive配置文件中配置项的含义详解(收藏版)
http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1 ...
- MapReduce中的Join
一. MR中的join的两种方式: 1.reduce side join(面试题) reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文 ...
- Hive配置文件中配置项的含义详解(收藏版)
这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容 问题导读: 1.hive输出格式的配置项是哪个? 2.hive被各种语言调用如何配置? 3.hive ...
- Spark中Task,Partition,RDD、节点数、Executor数、core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解
梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在H ...
- Spark中Task,Partition,RDD、节点数、Executor数、core数目(线程池)、mem数
Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://bl ...
随机推荐
- springboot 之 使用jetty web容器
springboot 中默认的web容器是tomcat. 在maven 的pom 文件中加入如下依赖,便可使用tomcat 容器. <dependency> <groupId> ...
- FZU 2221—— RunningMan——————【线性规划】
Problem 2221 RunningMan Accept: 17 Submit: 52Time Limit: 1000 mSec Memory Limit : 32768 KB P ...
- 用js语句控制css样式
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8" ...
- popchain与对应poc的构造分析
本文首发于:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTYxNjQxOA==&mid=2652850238&idx=1&sn=6f22d8ab ...
- 【linux相识相知】网络属性配置
当我们拥有一个崭新的计算机的时候,第一步恐怕都是迫不及待的下载各种软件,看视频,听音乐等,这里的关键的一点是要有网络.现在的个人计算机大部分都是windows操作系统的,接入网络网络很简单,插上网线也 ...
- ASP.NET 使用 AjaxPro 实现前端跟后台交互
使用 AjaxPro 进行交互,很多人都写过文章了,为什么还要继续老生常谈呢.因为有一些细节上的东西我们需要注意,因为这些细节如果不注意的话,那么程序会报错,而且维护性较差. 引言 一.首先,还是那句 ...
- 什么是图像 -- opencv基础
opencv基础篇--到底什么是图像 什么是图像?英语中有两个单词来形容图像,一个是picture,一个是image.这两者虽然是形容同一个东西,但却又有着区别.picture代表实而有物的真实图像: ...
- DOM的概念和简单应用:使用DOM解析XML数据
概念:DOM是Document Object Model的简称,即文档数据模型. Oracle公司提供了JAXP(Java API for XML Processing)来解析XML.JAXP会把XM ...
- CentOS7卸载OpenJDK,并安装Oracle官方JDK
一.准备工具 yum源挂载已就绪:CentOS7本地yum源挂载. jdk-8u201-linux-x64.tar.gz,JDK安装包: 注意:在Linux配置JDK版本要求_jdk1.8+; 二.卸 ...
- 课堂笔记&总结与遇错纠错篇
一.课堂笔记 二.个人总结 在学习和工作JDK是必不可少的程序员必备工具,遇到问题可以在帮助文档寻找答案! 接受能力不足,老师讲的知识点过去了,我经常还在想上一个知识点.希望老师有时候重点可以讲慢点哈 ...