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通过java api提交自定义hadoop 作业

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/43734989 通过API操作之前要先了解几个基本知识 一、hadoop的基本数据类型和java的基本数据类型是不一样的,但是都存在对应的关系 如下图 如果需要定义自己的数据类型,则必须实现Writable hadoop的数据类型可以通过get方法获得对应的java数据类型 而java的数据类型可以通过hadoop数据类名的构造函数,或者set方法转换 二、hadoop提交作业的的步骤分为八个,可以理解为天龙八步 如下: map端工作: 1.1 读取要操作的文件--这步会将文件的内容格式化成键值对的形式,键为每一行的起始位置偏移,值为每一行的内容 1.2 调用map进行处理--在这步使用自定义的Mapper类来实现自己的逻辑,输入的数据为1.1格式化的键值对,输入的数据也是键值对的形式 1.3 对map的处理结果进行分区--map处理完毕之后可以根据自己的业务需求来对键值对进行分区处理,比如,将类型不同的结果保存在不同的文件中等。...

在hadoop作业中自定义分区和归约

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/43735703 当遇到有特殊的业务需求时,需要对hadoop的作业进行分区处理 那么我们可以通过自定义的分区类来实现 还是通过单词计数的例子,JMapper和JReducer的代码不变,只是在JSubmit中改变了设置默认分区的代码,见代码: //1.3分区 //设置自定义分区类 job.setPartitionerClass(JPartitioner.class); //设置分区个数--这里设置成2,代表输出分为2个区,由两个reducer输出 job.setNumReduceTasks(2); 自定义的JPartitioner代码如下: import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner; //自定义...

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