FileInputFormat是所有使用文件作为数据源的InputFormat的积累。它提供两个功能:一个是定义哪些文件包含在一个作业的输入中;一个为输入文件生成分片的实现。自动将作业分块 作业分块大小与mapred-site.xml中的mapred.min.split.size和mapred.min.split.size和blocksize有关系。分片大小由如下公式来决定:
分片大小 = max(minimumSize, min(maximumSize, blockSize))
如果想避免文件被切分,可以采用如下两种之一,不过推荐第二种。
1)设置minimum size 大于文件大小即可
2)使用FileInputFormat子类并重载isSplitable方法返回false
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
public class NonSplittableTextInputFormat extends TextInputFormat {
  @Override
  protected boolean isSplitable(FileSystem fs, Path file) {
    return false;
  }
}
 
1.TextInputFormat(LongWritable,Text:字节偏移量,每行的内容)

默认的InputFormat。键是改行文件在源文件中的偏移量,值是该行内容(不包括终止符,如换行符或者回车符)。如
On the top of the Crumpetty Tree
The Quangle Wangle sat,
But his face you could not see,
On account of his Beaver Hat.
被表示成键值对如下:
<0, On the top of the Crumpetty Tree>
<33, The Quangle Wangle sat,>
<57, But his face you could not see,>
<89, On account of his Beaver Hat.>
 
2.DBInputFormat:
DBInputFormat 在读取数据时,产生的键值对是 <LongWritable,DBWritable的实例>    LongWritable仍旧是偏移量
 
3.KeyValueInputFormat: 
如果行中有分隔符,那么分隔符前面的作为key,后面的作为value 如果行中没有分隔符,那么整行作为key,value为空 默认分隔符为 \t

4.NLineInputFormat:
这种格式下,split的数量就不是由文件对应block块个数决定的, 而是由设置处理多少行决定,  比如一个文件 100行, 设置NlineInputFormat 处理2行,那么会产生50个map任务, 每个map任务  仍旧一行行的处理 会调用2次map函数
 
5.CombineTextInputFormat:将输入源目录下多个小文件 合并成一个文件(split)来交给mapreduce处理 这样只会生成一个map任务
比如用户给的文件全都是10K那种的文件, 其内部也是用的TextInputFormat 当合并大小大于(64M)128M的时候,
也会产生对应个数的split

hadoop InputFormat 类别的更多相关文章

  1. Hadoop InputFormat浅析

    本文转载:http://hi.baidu.com/_kouu/item/dc8d727b530f40346dc37cd1 在执行一个Job的时候,Hadoop会将输入数据划分成N个Split,然后启动 ...

  2. Hadoop InputFormat

    Hadoop可以处理不同数据格式(数据源)的数据,从文本文件到(非)关系型数据库,这很大程度上得益于Hadoop InputFormat的可扩展性设计,InputFormat层次结构图如下:  

  3. Hadoop InputFormat详解

    InputFormat是MapReduce编程模型包括5个可编程组件之一,其余4个是Mapper.Partitioner.Reducer和OutputFormat. 新版Hadoop InputFor ...

  4. Hadoop InputFormat 输入文件分片

    1. Mapper 与 Reducer 数量 对于一个默认的MapReduce Job 来说,map任务的数量等于输入文件被划分成的分块数,这个取决于输入文件的大小以及文件块的大小(如果此文件在 HD ...

  5. Hadoop InputFormat OutputFormat

    InputFormat有两个抽象方法: getSplits     createRecordReader   InputSplits 将数据按照Split进行切分,一个Split分给一个task执行. ...

  6. hadoop InputFormat getSplits

    /** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when * they're too big.*/ public InputSpli ...

  7. Hadoop与Spark比较

    先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为 ...

  8. Hadoop与Spark之间的比较

    Hadoop与Spark之间的比较 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop MapReduce ...

  9. [转帖]Hadoop与Spark比较

    Hadoop与Spark比较 https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 感觉自己落下好多东西没有学习 先看这篇文章:http://www.hu ...

随机推荐

  1. 【bzoj5001】搞事情 暴力

    题目描述 给定一个NM的01矩阵,每次可以选定一个位置,将它和它相邻格子的数取反.问:怎样操作使得所有格子都变为0.当有多组解时,优先取操作次数最小的:当操作次数相同时,优先取字典序最小的. 输入 第 ...

  2. 【zoj2314】Reactor Cooling 有上下界可行流

    题目描述 The terrorist group leaded by a well known international terrorist Ben Bladen is buliding a nuc ...

  3. Python替换字符串中的反斜杠\

    s = 'cdp\nd' result = eval(repr(s).replace('\\', '@')) print(result) repr() 函数可以将字符串转换为python的原始字符串( ...

  4. JavaScript 面向对象开发知识基础总结

    JavaScript 面向对象开发知识基础总结 最近看了两本书,书中有些内容对自己还是很新的,有些内容是之前自己理解不够深的,所以拿出来总结一下,这两本书的名字如下: JavaScript 面向对象精 ...

  5. BZOJ4518:[SDOI2016]征途——题解

    https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4518 https://www.luogu.org/problemnew/show/P4072 Pi ...

  6. bzoj2216: [Poi2011]Lightning Conductor(分治决策单调性优化)

    每个pi要求 这个只需要正反DP(?)一次就行了,可以发现这个是有决策单调性的,用分治优化 #include<iostream> #include<cstring> #incl ...

  7. Hive架构及应用介绍【链接】

    原文链接:https://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/51482799

  8. Codeforces Round #397 by Kaspersky Lab and Barcelona Bootcamp (Div. 1 + Div. 2 combined) A B C D 水 模拟 构造

    A. Neverending competitions time limit per test 2 seconds memory limit per test 512 megabytes input ...

  9. Qt -------- 容器类

    QVector(数组).QLinkedList(链表).QMap(映射表).QHash(哈希表).QQueue(队列) QHash遍历举例: 法1: QThread& ThreadHandle ...

  10. Anaconda创建python(2.7/3.6)的虚拟环境后需要添加ipykernel

    今天在工作的过程中遇到这样一个问题:安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境中的python kernel.后来上网找到了解决办 ...