数据类型的选择

自定义数据类型

参考：Hadoop提交作业自定义排序和分组

MapWritable/SortedMapWritable

Hadoop中可传输的Map集合，和Java中的Map用法差不多，但是可以用与mapper和reducer之间的数据传输

Map输出不同类型的Value

使用自定义的数据类型继承自GenericWritable可以实现在mapper中输出多个不同类型的value

//使用这个数据类型将可以输出IntWritable和Text两种类型的value
public class MultiValueWritable extends GenericWritable{
    private static Class[] CLASSES = new Class{
        IntWritable.class,
        Text.class
    }

    public MultiValueWritable(){
    }

    public MultiValueWritable(Writable value){
        set(value);
    }

    protected Class[] getTypes(){
        return CLASSES;
    }
}

mapper中context.write的时候可以使用如下的格式：

context.write(key,new MultiValueWritable(new Text("1")));
context.write(key,new MultiValueWritable(IntWritable Text(1)));

reducer的Values迭代器中可以通过这种方式来判断value是那种数据类型：

Writable value = value.get();
if(value instanceof Text){
    ...
}

选择合适的InputFormat/OutputFormat

基本上每个InputFormat都会有一个对应的OutputFormat

TextInputFormat

默认的输入格式，按行读取，key为每行偏移量，value为行的内容

NLineInputFormat

可以指定一次数据文件多少行的内容：

//设置一次读取50行的内容
NLineInputFormat.setNumLinesPerSplit(job,50);

SequenceFileInputFormat

输入的格式为keylen,key,valuelen,value，适合用于多个job之间的数据连接

DBInputFormat

处理数据库输入，待使用测试

自定义的InputFormat

参考：自定义分片策略解决大量小文件问题

同时处理不同类型的输入

参考：多个Mapper和Reducer处理多个输入

Partitioner的选择

TotalOrderPartitioner

对所有reducer中的结果进行排序，默认情况下每个reducer中的内容都是各自排序互不影响的

自定义partitioner

参考：Hadoop作业中自定义分区和归约

KeyFieldBasedPartitioner

在分区的时候mapper的key部分会参与计算
配合参数

map.output.key.field.separator
num.key.fields.for.partition

指定分隔符和要参与分区的字符索引

例如：key=”name-price”，指定map.output.key.field.separator=”-“,num.key.fields.for.partition=1表示key的price部分参与分区计算

二次排序

setSortComparatorClass

map中每个分区调用进行排序，reduce中shuffle之后再次调用

setGroupingComparatorClass

第二次排序，属于同一组的顺序记录并放入同一个value迭代器

分布式缓存的使用

参考：MapReduce中的DistributedCache

作者：@小黑