InputFormat接口(package org.apache.hadoop.mapreduce包中)里包括两个方法:getSplits()和createRecordReader(),这两个方法分别用来定义输入分片和读取分片的方法. public abstract class InputFormat<K, V> { public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context ) throws IOException,…

1)InputFormat的类图: InputFormat 直接子类有三个:DBInputFormat.DelegatingInputFormat和FileInputFormat,分别表示输入文件的来源为从数据库.用于多个输入以及基于文件的输入.对于FileInputFormat,即从文件输入的输入方式,又有五个继承子类:CombineFileInputFormat,KeyValueTextInput,NLineInoutFormat,SequenceFileInputFormat,TextIn…

InputFormat 接口决定了mapreduce如何切分输入文件. InputFormat 由getspilit和createRecordReader组成,getspilit主要是标记分片的初始位置和大小,获取inputSplit,createRecordReader配合getspilit的信息生成一个RecordReader,用来从inputSplit中读取数据. NLineInputFormat: 默认情况下在对输入文件进行拆分时,会按block块的大小分成多个InputSplit,In…

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ScoreCount; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; /** * 学习成绩读写类 * 数据格式参考:19020090017 小讲 90 99 100 89 95 * @aut…

推荐 MapReduce分析明星微博数据 http://git.oschina.net/ljc520313/codeexample/tree/master/bigdata/hadoop/mapreduce/05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?dir=1&filepath=bigdata%2Fhadoop%2Fmapreduce%2F05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%…

文件是 MapReduce 任务数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存储在 HDFS 里面.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件, 也可以使用二进制格式,多行输入记录或者其它一些格式.这些文件一般会很大,达到数十GB,甚至更大.那么 MapReduce 是如何读取这些数据的呢?下面我们来学习 InputFormat 接口 1.InputFormat接口 InputFormat接口决定了输入文件如何被 Hadoop分块(split up)与接受.InputFormat…

1.InputFormat InputFormat是Hadoop平台上Mapreduce输入的规范,仅有两个抽象方法. List<InputSplit> getSplits(), 获取由输入文件计算出输入分片(InputSplit),解决数据或文件分割成片问题. RecordReader<K,V> createRecordReader(),创建RecordReader,从InputSplit中读取数据,解决读取分片中数据问题. InputFormat主要能完成下列工作: 1.Val…

输入格式 1.输入分片与记录  2.文件输入  3.文本输入  4.二进制输入  5.多文件输入  6.数据库格式输入 详细的介绍:https://blog.csdn.net/py_123456/article/details/79766573 1.输入分片与记录 1.JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit.  2.一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用.  3.InputFormat接口负责生成分片. InputFormat 负责处理MR的输入部分,有…

Hadoop中用得比较多的4种压缩格式:lzo,gzip,snappy,bzip2.它们的优缺点和应用场景如下: 1). gzip压缩 优点:压缩率比较高,而且压缩/解压速度也比较快:hadoop本身支持,在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样:有hadoop native库:大部分linux系统都自带gzip命令,使用方便. 缺点:不支持split. 应用场景:当每个文件压缩之后在130M以内的(1个Block大小内),都可以考虑用gzip压缩格式.譬如说一天或者一个小时的日志压缩…

1. 项目需求 我们取有一份学生五门课程的期末考试成绩数据,现在我们希望统计每个学生的总成绩和平均成绩. 样本数据如下所示,每行数据的数据格式为:学号.姓名.语文成绩.数学成绩.英语成绩.物理成绩.化学成绩. 19020090040 秦心芯 123 131 100 95 100 19020090006 李磊 99 92 100 90 100 19020090017 唐一建 90 99 100 89 95 19020090031 曾丽丽 100 99 97 79 96 19020090013 罗开…