MultipleOutputFormat多文件输出-低调大师

MultipleOutputFormat多文件输出

2017-11-11 595

 
        import 
        java.io.IOException; 
       
        import 
        org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
       
        import 
        org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 
       
        import 
        org.apache.hadoop.io.IntWritable; 
       
        import 
        org.apache.hadoop.mapred.JobConf; 
       
        import 
        org.apache.hadoop.mapred.RecordWriter; 
       
        import 
        org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputFormat; 
       
        import 
        org.apache.hadoop.util.Progressable; 
       
        import 
        org.w3c.dom.Text; 
       
        public 
        class 
        MultipleOutputFormatTest 
        extends 
        MultipleOutputFormat<Text, IntWritable>{ 
       
        protected 
        String generateFileNameForKeyValue(Text key, IntWritable value, Configuration conf) { 
       
        char 
        c = key.toString().toLowerCase().charAt(
        0
        ); 
       
        if
        (c >= 
        'a' 
        && c <= 
        'z'
        ){ 
       
        return 
        c + 
        ".txt"
        ; 
       
        } 
       
        return 
        "other.txt"
        ; 
       
        } 
       
        @Override 
       
        protected 
        RecordWriter<Text, IntWritable> getBaseRecordWriter( 
       
        FileSystem fs, JobConf job, String name, Progressable arg3) 
       
        throws 
        IOException { 
       
        // TODO Auto-generated method stub 
       
        return 
        null
        ; 
       
        } 
       
        }

在教程当中只需要重写generateFileNameForKeyValue 就能达到分文件的效果但是在实践当中

还需要重写另一个方法 getBaseRecordWriter 还没有清楚其功能先写着先

conf.setOutputFormat() //通过这个设定我们输出格式

本文转自拖鞋崽 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/1992mrwang/1206459

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/524783

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HBase编程 API入门系列之scan（客户端而言）（5）

　心得，写在前面的话，也许，中间会要多次执行，连接超时，多试试就好了。 1 package zhouls.bigdata.HbaseProject.Test1; 2 3 import javax.xml.transform.Result; 4 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; 7 import org.apache.hadoop.hbase.TableName; 8 import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; 9 import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; 10 import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; 11 import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; 12 import org.apache.hadoop.hbase.client.Resu...

2017-11-12

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combiners 是在map端进行的一个reduce阶段如 wordCount 程序节点1map输出 hello 1 hadoop 1 hello 1 hello 1 节点2map输出 hello 1 hadoop 1 hadoop 1 通过combiners 就可以进行预先的聚合变成节点1 <hadoop，[1]>, <hello,[3]> 节点2 <hadoop, [2]>, <hello, [1]>到reduce 就不会节点每个单词就输出一遍减少数据流量这在性能上能够大大提高因为等待网络传输数据数据读取写入是需要很大代销的减少代销很重要由于在wordCount 中做combiners 是跟reduce 一样的可以直接使用reduce 类去进行 combiners job.setCombinerClass(ReducerClass.class); 但是值得注意的是如果用来计算平均值就需要注意打个比方（1+2+3+4+5+6+7+8+9）/9 = 5 如果第一个节点计算的是（1+2...

2017-11-12

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