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Hadoop MapReduce编程 API入门系列之小文件合并(二十九)

Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat。 Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成 缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包。 SequeuesFile Sequence file由一系列的二进制key/value组成,如果key为小文件名,value为文件内容,则可以将大批小文件合并成一个大文件。 优缺点:对小文件的存取都比较自由,也不限制用户和文件的多少,但是该方法不能使用append方法,所以适合一次性写入大量小文件的场景。 CombineFileInputFormat CombineFileInputFormat是一种新的inputformat,用于将多个文件合并成一个单独的split作为输入,而不是通常使用一个文件作为输入。另外,它会考虑数...

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对流量原始日志进行流量统计,将不同省份的用户统计结果输出到不同文件。 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean>{ private String phoneNB; private long up_flow; private long d_flow; private long s_flow; //在反序列化时,反射机制需要调用空参构造函数,所以显示定义了一个空参构造函数 public FlowBean(){} //为了对...

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