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MapReduce中如何处理跨行的Block和InputSplit

1 提出问题 Map最小输入数据单元是InputSplit。比如对于那么对于一个记录行形式的文本大于128M时,HDFS将会分成多块存储(block),同时分片并非到每行行尾。这样就会产生两个问题: 1、Hadoop的一个Block默认是128M,那么对于一个记录行形式的文本,会不会造成一行记录被分到两个Block当中? 2、在把文件从Block中读取出来进行切分时,会不会造成一行记录被分成两个InputSplit,如果被分成两个InputSplit,这样一个InputSplit里面就有一行不完整的数据,那么处理这个InputSplit的Map会不会得出不正确的结果? 对于上面的两个问题,必须明确两个概念:Block和InputSplit: 1、Block是HDFS存储文件的单位(默认是128M) 2、InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位,只是一个逻辑概念,每个InputSplit并没有对文件实际的切割,只是记录了要处理的数据的位置(包括文件的path和hosts)和长度(由start和length决定)因此以行记录形式的文本,可能存在一行记录被划分到...

MapReduce实现手机上网日志分析(排序)

一、背景 1.1 流程 实现排序,分组拍上一篇通过Partitioner实现了。 实现接口,自动产生接口方法,写属性,产生getter和setter,序列化和反序列化属性,写比较方法,重写toString,为了方便复制写够着方法,不过重写够着方法map里需要不停地new,发现LongWritable有set方法,text也有,可以用,产生默认够着方法。 public void set(String account,double income,double expense,double surplus) { this.account = account; this.income = income; this.expense = expense; this.surplus = income-expense; } 1.2 数据集 为了和上一篇保在知识上持递进,数据及换了,名字没变。 下面是输出结果,其实mr也会自动排序,不过string按字典序排序了。 二、理论知识 字符串拼接,记得以前自己写过,现在拿出来看看,http://www.cnblogs.com/hxsyl/archive/201...

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