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
- Unity3d Attribute 总结
举两个例子,在变量上使用[SerializeFiled]属性,可以强制让变量进行序列化,可以在Unity的Editor上进行赋值. 在Class上使用[RequireComponent]属性,就会在C ...
- SpringBoot | 第二十九章:Dubbo的集成和使用
前言 今年年初时,阿里巴巴开源的高性能服务框架dubbo又开始了新一轮的更新,还加入了Apache孵化器.原先项目使用了spring cloud之后,已经比较少用dubbo.目前又抽调回原来的行业应用 ...
- vue2.0 饿了么项目学习总结
最近在GitHub上发现一个基于vue2.0的饿了么项目.本着互联网的分享精神,现在将我自己所理解的,所总结的经验分享给大家.本篇文字我将从学习的角度向大家分享. 在学习本项目之前我已经将vue2.0 ...
- PLC通信网络
PLC通信网络的分层 PLC通信网络大致可分为3层,管理层,单元层以及现场执行(AS-I)层.如下图所示. 在PLC通信网络的三层架构中,管理层,通信方式包括MPI,工业以太网(Profinet)以及 ...
- 梁宇轩 mysql 语句学习一 对表的操作
1.SHOW TABLES; -- 查询库中所有的表 2 .CREATE TABLE test(id INT(20) PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCRE ...
- PAT 1055 The World's Richest
#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <vector> #i ...
- Python contextlib.contextmanager
看着代码又发现了一个奇怪的东西: @contextlib.contextmanager def __call__(self, incoming): result_wrapper = [] yield ...
- git rebase 和 git merge 总结
git merge 和 git rebase 都是用于合并分支,但二者是存在区别的. 在使用时,记住以下两点: 当你从 remote 去 pull 的时候,永远使用 rebase(除了一个例外) 当你 ...
- [原创]vs2012创建的ado.net模型无法实例化的问题
最近从vs2010升级到vs2012,建立数据模型,发现生成的东西跟以前不一样了,而且也无法实例化使用.百度尝试了n种关键词,终于被我找到解决的方法.在这里记录一下. 1.打开设计器,也就是双击这个 ...
- ANR android
1.android ANR产生原因和解决办法 2.Android ANR异常及解决方法 3.Android ANR 分析解决方法 4.[原创]Android 系统稳定性 - ANR(一) 5.[原创] ...