平时我们写MapReduce程序的时候,在设置输入格式的时候,总会调用形如job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);来保证输入文件按照我们想要的格式被读取.所有的输入格式都继承于InputFormat,这是一个抽象类,其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat,用来读取数据库的DBInputFormat等等. 不同的InputFormat都会按自己的实现来读取输入数据并产生输入分片,一个输入分片会被单独的map…

平时我们写MapReduce程序的时候,在设置输入格式的时候,总会调用形如job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);来保证输入文件按照我们想要的格式被读取.所有的输入格式都继承于InputFormat,这是一个抽象类,其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat,用来读取数据库的DBInputFormat等等. 其实,一个输入格式InputFormat,主要无非就是要解决如何将数据分割成分片[比如多少行为一个分片…

MapTask类继承于Task类,它最主要的方法就是run(),用来执行这个Map任务. run()首先设置一个TaskReporter并启动,然后调用JobConf的getUseNewAPI()判断是否使用New API,使用New API的设置在前面[Hadoop源码解读](三)MapReduce篇之Job类 讲到过,再调用Task继承来的initialize()方法初始化这个task,接着根据需要执行runJobCleanupTask().runJobSetupTask().runTask…

当我们定义一个Counter时,我们首先要定义一枚举类型: public static enum MY_COUNTER{ CORRUPTED_DATA_COUNTER, NORMAL_DATA_COUNTER }; 然后,我们就可以在mapper或reducer里面增加它的值: context.getCounter(MY_COUNTER.CORRUPTED_DATA_COUNTER).increment(1); 我们在第(一)篇讲InputFormat时,我们有看到Mapper.class中的C…

前面在讲InputFormat的时候,讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的. 这一篇里,开始对Mapper.class的子类进行解读. 先回忆一下.Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map…

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…

下面,我们只涉及MapReduce 1,而不涉及YARN. 当我们在写MapReduce程序的时候,通常,在main函数里,我们会像下面这样做.建立一个Job对象,设置它的JobName,然后配置输入输出路径,设置我们的Mapper类和Reducer类,设置InputFormat和正确的输出类型等等.然后我们会使用job.waitForCompletion()提交到JobTracker,等待job运行并返回,这就是一般的Job设置过程.JobTracker会初始化这个Job,获取输入分片,然后将…

1.概述 前面我们已经对Hadoop有了一个初步认识,接下来我们开始学习Hadoop的一些核心的功能,其中包含mapreduce,fs,hdfs,ipc,io,yarn,今天为大家分享的是mapreduce部分,其内容目录如下所示: MapReduce V1 MapReduce V2 MR V1和MR V2的区别 MR V2的重构思路 本篇文章的源码是基于hadoop-2.6.0-src.tar.gz来完成的.代码下载地址,请参考<Hadoop2源码分析-准备篇>. 2.MapReduce V…

前面讲了InputFormat,就顺便讲一下Writable的东西吧,本来应当是放在HDFS中的. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节流,反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象,就要进行反序列化.Writable是Hadoop的序列化格式,Hadoop定义了这样一个Writable接口. public interface Writable { void write(DataOutput out) throws IOException; void readFie…

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…