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Hadoop中文件读写(Java)

前言 在本文档中,你将了解到如何用Java接口读写Hadoop分布式系统中的文件,以及编码的转换等问题。其中有些细节,在你不知道的时候,是非常容易出错的。 这边读写文件分以下三种情况: 1. 在非Map Reduce过程中读写分布式文件系统中的文件 比如说,你想自己遍历一个文件,想截断一个文件,都属于这种方式。一般该过程发生在run函数中,程序员处理Map Reduce产生的中间文件上。 2. 在map(或reduce)函数中读写一个Record。 对于TextInputFormat,一个Record就是一行。我们会得到一个Text对象,作为一行。要注意的是如果读入的文件不是UTF-8 格式(比如GBK,因为TextInputFormat只能解码UTF-8文件,直接读会产生乱码),我们如何正确转换成Unicode。 3. 在map(或reduce)函数中,读写文件 比如说,在map函数中,你想通过读入文件初始化一个HashMap。 非Map Reduce过程中读文件 主要用到FileSystem类,打开一个文件后得到FSDataInputStream,据说这个F...

Hadoop Tips

1、MapReduce计数器。 2、hadoop fs 和hadoop dfs的区别?(注意还有一个hadoop dfsadmin) 粗略的讲,fs是个比较抽象的层面,在分布式环境中,fs就是dfs;但在本地环境中,fs是local file system,这个时候dfs就不能用。 3、将hadoop的jar包添加到classpath,举例walker在/etc/profile中添加了: 1 export CLASSPATH=.: /home/walker/hadoop-1 .2.1/*: /home/walker/hadoop-1 .2.1 /lib/ * 4、HBase中为什么要有Column Family? 5、从python角度理解map/reduce:Python内建函数之——filter,map,reduce。 6、MapReduce Job(摘自《Hadoop实战(第2版)——3.2 MapReduce 计算模型》) 在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个Job。每个Job又可以分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。这个两个阶段分别用两个函数来...

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