MapReduce自定义InputFormat和OutputFormat案例 自定义InputFormat 合并小文件 需求 无论hdfs还是mapreduce,存放小文件会占用元数据信息,白白浪费内存,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景 优化小文件的三种方式 1.在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS 2.在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并 3.在mapreduce处理时,可采用combineInputFormat提高效率 用代码…

Hadoop 框架自带的 InputFormat 类型不能满足所有应用场景,需要自定义 InputFormat 来解决实际问题. 无论 HDFS 还是 MapReduce,在处理小文件时效率都非常低,但又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案.可以自定义 InputFormat 实现小文件的合并. 将多个小文件合并成一个 SequenceFile 文件(SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的 key-value 对的文件格式),SequenceFi…

一.自定义InputFormat 需求:将多个小文件合并为SequenceFile(存储了多个小文件) 存储格式:文件路径+文件的内容 c:/a.txt I love Beijing c:/b.txt I love China inputFormat(自定义加上路径) 1.Mapper类 package com.css.inputformat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apa…

MapReduce默认的InputFormat是TextInputFormat,且key是偏移量,value是文本,自定义InputFormat需要实现FileInputFormat,并重写createRecorder方法,如果需要还可以重写isSplitable()来设置是否切片,重写了createRecordReader还需要自定义RecordReader,InputFormat规定了key,value是什么,而RecordReader则是具体的读取逻辑,下面的例子是合并小文件,最终输出的k…

在企业开发中,Hadoop框架自带的InputFormat类型不能满足所有应用场景,需要自定义InputFormat来解决实际问题. 自定义InputFormat步骤如下: (1)自定义一个类继承FilelnputFormat. (2)自定义一个类继承RecordReader,实现一次读取一个完整文件,将文件名为key,文件内容为value. (3)在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件. 无论HDFS还是MapReduce,在处理小文件时效率都非常低,但又难免…

InputFormat简介 InputFormat:管控MR程序文件输入到Mapper阶段,主要做两项操作:怎么去切片?怎么将切片数据转换成键值对数据. InputFormat是一个抽象类,没有实现怎么切片,怎么转换,由它的子类实现.其中InputFormat的默认实现类是FileInputFormat,其也是一个抽象类,没有具体实现,最终是由FileInputFormat的子类去实现的.子类一共有五个,每一个子类的分片机制和转换成key-value键值对数据的格式都不一样,其中默认使用的是  …

一.自定义InputFormat InputFormat是输入流,在前面的例子中使用的是文件输入输出流FileInputFormat和FileOutputFormat,而FileInputFormat和FileOutputFormat它们默认使用的是继承它们的子类TextInputFormat和TextOutputFormat,以Text的方式去读取数据. 当我们遇到许多小文件,要将他们整理合成为一个文件SequenceFile(存储了多个小文件),且文件内的存储格式为:文件路径+文件内容,这时…

小文件处理(自定义InputFormat) 1.需求分析 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案.将多个小文件合并成一个文件SequenceFile,SequenceFile里面存储着多个文件,存储的形式为文件路径+名称为key,文件内容为value. 2.数据准备 one.txt yongpeng weidong weinan sanfeng luozong xiaoming two.txt longlong…

1. 自定义inputFormat 1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1. 在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS 2. 在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并 3. 在mapreduce处理时,可采用combineInputFormat提高效率 实现 本节实现的是上述第二种方式 程序的核心…

1. 自定义inputFormat 1.1.需求: 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件,此时就需要有相应解决方案; 1.2.分析: 小文件的优化无非以下几种方式: 1.在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并: 3.在mapreduce处理时,可采用combineInputFormat提高效率: 当小文件足够,切片数量也会增多,那么可以使用c…

  Maven之自定义archetype生成项目骨架(一) 标签: mavennexus插件 2015-07-15 16:40 2443人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Maven技术(9)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 摘要:使用过Maven的人都知道maven中有许多功能都是通过插件来提供的,今天我们来说一下其中的一个插件:maven-archetype-plugin ,通过该插件可以自定义符合我们自己需求的archetype. 一:什么是Archetype…

commoncrawl 源码库是用于 Hadoop 的自定义 InputFormat 配送实现. Common Crawl 提供一个示例程序 BasicArcFileReaderSample.java (位于 org.commoncrawl.samples) 用来配置 InputFormat. commoncrawl / commoncrawl Watch414 Fork86 CommonCrawl Project Repository — More... http://www.commoncr…

Maven之自定义archetype生成项目骨架(一) http://blog.csdn.net/sxdtzhaoxinguo/article/details/46895013…

项目里新建表时model,mapper以及mapper.xml基本都是用Mybatis Generator(以下简称为MBG)自动生成的,但是MBG自动生成的model的注释实在有点非人类,至少中国人是完全接受不了的,在配置中禁用掉注释吧,倒是简单了,可是生成的model类光秃秃的,啥都没有,字段方法没有注释,使用很不方便,别人看也不知道这个字段是啥含义,到最后还是要自己添加,一张表多点几十个字段,特么添加累死了,不能这么干,得想法子,百度了一下网上,基本有两种方法,第一种,就是直接修改MGB的…

背景:最近在开发一个项目的基础构件,在以后项目的开发过程中可以直接使用该构件快速的生成项目骨架进行开发. 摘要:使用过Maven的人都知道maven中有许多功能都是通过插件来提供的,今天我们来说一下其中的一个插件:maven-archetype-plugin ,通过该插件可以自定义符合我们自己需求的archetype. 一:什么是Archetype 总之,原型是一个Maven项目模板工具包,也就是一个模板工程. 二:使用archetype创建项目 mvn archetype:generate 上…

本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需要了解的可以看看我在博客园的评论,现在开始. 首先我们查看下Job这个类,发现有setGroupingComparatorClass()这个方法,具体源码如下: /** * Define the comparator that controls which keys are grouped toge…

Mybatis自定义插件生成雪花ID做为主键项目 先附上项目项目GitHub地址 spring-boot-mybatis-interceptor 有关Mybatis雪花ID主键插件前面写了两篇博客作为该项目落地的铺垫. 1.Mybatis框架---Mybatis插件原理 2.java算法---静态内部类实现雪花算法 该插件项目可以直接运用于实际开发中,作为分布式数据库表主键ID使用. 一.项目概述 1.项目背景 在生成表主键ID时,我们可以考虑主键自增 或者 UUID,但它们都有很明显的缺点 主…

回顾: 在上一篇https://www.cnblogs.com/superlsj/p/11857691.html详细介绍了InputFormat的原理和常见的实现类.总结来说,一个InputFormat是将文件切片----->再转化为<key--value>对转交给Mapper处理. 所以我们看到在InputFormat类中只有两个方法,一个负责切片,一个返回能将切片信息转化为相应的键值对的对象: public abstract class InputFormat<K, V>…

昨天,经过几个小时的学习.该MapReduce学习的某一位的方法的第一阶段.即当大多数文件的开头的Data至key-value制图.那是,InputFormat的过程.虽说过程不是非常难,可是也存在非常多细节的. 也非常少会有人对此做比較细腻的研究.学习.今天.就让我来为大家剖析一下这段代码的原理. 我还为此花了一点时间做了几张结构图.便于大家理解. 在这里先声明一下.我研究的MapReduce主要研究的是旧版的API,也就是mapred包下的. InputFormat最最原始的形式就是一个接口…

本文发表于本人博客. 在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序,也大致了解了下关于mapreduce运行原来,其中说到还可以自定义分区.排序.分组这些,那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定义分区. 首先我们明确一下关于中这个分区到底是怎么样,有什么用处?回答这个问题先看看上次代码执行的结果,我们知道结果中有个文件(part-r-00000),这个文件就是所有的词的数量记录,这个时候有没什么想法比如如果我想把一些包含特殊的词放置单独的一个文件,其他我不关心的放置在另一个文件这样我就好查…

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41114259 昨天经过几个小时的学习,把MapReduce的第一个阶段的过程学习了一下,也就是最最开始的时候从文件中的Data到key-value的映射,也就是InputFormat的过程.虽说过程不是很难,但是也存在很多细节的.也很少会有人对此做比较细腻的研究,学习.今天,就让我来为大家剖析一下这段代码的原理.我还为此花了一点时间做了几张结构图,便于大家理解.在这里先声明…

开头对这边博客的内容做个概述,首先是定义了一个DoubleArrayWritable的类,用于存放矩阵的列向量,然后将其作为value写入SequenceFile中,key就是对应的矩阵的列号,最后(key,value)从SequenceFile中读出,与另一矩阵做乘法.完全通过IDEA在本地调试程序,并未提交集群.一般来说是将hadoop-core-1.2.1.jar和lib目录下的commons-cli-1.2.jar两个包加入到工程的classpath中就可以了,不过仅仅添加这两个包,调试…

转自:http://www.cnblogs.com/xiaolong1032/p/4529534.html 一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存*1.InputFormat是用于处理各种数据源的,下面是实现InputFormat,数据源是来自于内存.*1.1 在程序的job.setInputFormatClass(MyselfmemoryInputFormat.class);*1.2 实现InputFormat,extends InputFormat< , >,实现其中的两…

实际工作中,难免会遇到序列号生成问题,下面就是一个简单的序列号生成函数 (1)创建自定义序列号配置表如下: --自定义序列 create table S_AUTOCODE ( pk1 ) primary key, atype ) not null, owner ) not null, initcycle ) not null, cur_sernum ) not null, zero_flg ) not null, sequencestyle ), memo ) ); -- Add comment…

本文以手机流量统计为例: 日志中包含下面字段 现在需要统计手机的上行数据包,下行数据包,上行总流量,下行总流量. 分析:可以以手机号为key 以上4个字段为value传传递数据. 这样则需要自己定义一个数据类型,用于封装要统计的4个字段,在map 与reduce之间传递和shuffle 注:作为key的自定义类型需要实现WritableComparable 里面的compareTo方法 作为value的自定义类 则只需实现Writable里面的方法 自定义代码如下: package org.ap…

每一条记录开始是进入到map函数进行处理,处理完了之后立马就入自定义分区函数中对其进行分区,当所有输入数据经过map函数和分区函数处理完之后,就调用自定义二次排序函数对其进行排序. MapReduce处理数据的大概简单流程:首先,MapReduce框架通过getSplit方法实现对原始文件的切片之后,每一个切片对应着一个map task,inputSplit输入到Map函数进行处理,中间结果经过环形缓冲区的 排序,然后分区.自定义二次排序(如果有的话)和合并,再通过shuffle操作将数据传输到…

13480253104 mapreduce.KpiWritable@486a58c4 13502468823 mapreduce.KpiWritable@3de9d100 13560439658 mapreduce.KpiWritable@419876c1 13600217502 mapreduce.KpiWritable@9c9a8c 13602846565 mapreduce.KpiWritable@29665da4 13660577991 mapreduce.KpiWritable@7f8…

先给出本文中测试用的 controller: public class PersonsController : Controller { public ActionResult Query(string name) { return View(); } } ASP.NET 中 Url 大小写 不严格来讲,ASP.NET MVC 对 Url 是不敏感的,以下 Url 都是相同的,都可以访问到 PersonController 的 Query 方法: ~/Persons/Query ~/PERSON…

在Hadoop的MR程序开发中,经常需要统计一些map/reduce的运行状态信息,这个时候我们可以通过自定义Counter来实现,这个实现的方式是不是通过配置信息完成的,而是通过代码运行时检查完成的. 1.创建一个自己的Counter枚举类. enum PROCESS_COUNTER { BAD_RECORDS, BAD_GROUPS; } 2.在需要统计的地方,比如map或者reduce阶段进行下列操作. context.getCounter(PROCESS_COUNTER.BAD_RECO…

给大家分享一下,如何完全使用代码自定义的创建生成工作流文件(用代码创建Xaml文件),并且动态加载运行所生成的工作流. 工作流生成后 在Xaml文件里的主要节点如下: 输入输出参数 <x:Members> <x:Property Name="Item" Type="InArgument(qm:RuleModel)" /> <x:Property Name="Result" Type="OutArgument…