InputFormat import java.io.IOException; import java.util.List; /** * InputFormat describes the input-specification for a Map-Reduce job. * * The Map-Reduce framework relies on the InputFormat of the job to: * * Validate the input-specification of the…

在MR程序的开发过程中,经常会遇到输入数据不是HDFS或者数据输出目的地不是HDFS的,MapReduce的设计已经考虑到这种情况,它为我们提供了两个组建,只需要我们自定义适合的InputFormat和OutputFormat,就可以完成这个需求,这里简单的介绍一个从MongoDB中读数据,并写出数据到MongoDB中的一种情况,只是一个Demo,所以数据随便找的一个. 一.自定义InputFormat MapReduce中Map阶段的数据输入是由InputFormat决定的,我们查看org.a…

有时候你可能想要用不同的方法从input data中读取数据.那么你就需要创建一个自己的InputFormat类.   InputFormat是一个只有两个函数的接口.   public interface InputFormat<K, V> { InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException; RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit sp…

不多说,直接上代码. 对流量原始日志进行流量统计,将不同省份的用户统计结果输出到不同文件. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.flowsum; import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.io.WritableCompa…

1.outputFormat接口实现类 2.自定义outputFormat 步骤: 1). 定义一个类继承FileOutputFormat 2). 定义一个类继承RecordWrite,重写write方法 3. 案例 有一个log文件,将包含nty的输出到nty.log文件,其他的输出到other.log http://www.baidu.com http://www.google.com http://cn.bing.com http://www.nty.com http://www.sohu…

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre…

其实啊,spilt是,控制Apache Hadoop Mapreduce的map并发任务数,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713652.html map,是mapper代码 partitioner,自定义分组,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html sort,自定义排序,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html reduce,是reducer代码…

简单介绍 官方给出的介绍是hadoop MR是一个用于轻松编写以一种可靠的.容错的方式在商业化硬件上的大型集群上并行处理大量数据的应用程序的软件框架. MR任务通常会先把输入的数据集切分成独立的块(可以看成是一个较小数据集),然后这些块由map任务以完全并行的方式的去处理.map任务输出的结果排完序之后会交给reduce去处理得到最终结果.MR负责调度,监听并重新执行失败的任务,它的输入和输入都存储在hdfs上. MR框架由一个主节点 ResourceManager, 一个或多个从节点 Node…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

这个很简单哈,编程的版本很多种. 代码版本1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount5; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable…