MapReduce的型別和格式

context類物件用於輸出鍵-值對

map: (k1, v1) -> list(k2, v2)

combiner: (k2, list(v2)) -> list(k2, v2)

reduce: (k2, list(v2)) -> list(k3, v3)

partition函式對中間結果的鍵值對 (k2 , v2)進行處理，並返回乙個分割槽索引 partition index

partition: (k2 , v2) - integer

輸入資料型別由輸入格式進行設定：

textinputformat 的鍵型別是 longwritable(行偏移量) ，值是 text

其他型別通過job類的方法顯式進行設定，如果 k2,k3相同，則不需要呼叫setmapoutputkeyclass()，

如果v2,v3相同，只需要使用setoutputvalueclass()

預設的partitioner 是 hashpartitioner，它對每條記錄的鍵進行雜湊操作以決定記錄應該屬於哪個分割槽，

每個分割槽有乙個reduce任務處理，所以分割槽數等於作業的reduce任務個數

map的任務數量等於輸入檔案被劃分的分塊數

reduce 增加數量可縮短reduce過程，一條法則：目標reducer保持在每個執行5分鐘左右，且產生至少乙個hdfs塊的輸出比較合適

public class stationpartitioner extends partitioner

private int getpartition(string stationid)

mapreduce不必直接處理inputsplit，它是由inputformat建立的（inputformat負責建立輸入分片並將他們分隔成記錄）

public abstract class inputformat

fileinputformat類

fileinputformat是所有檔案作為其資料來源的inputformat實現的基類

有兩個功能：

用於支出作業的輸入檔案位置

為輸入檔案生成分片的**實現

fileinputformat輸入路徑：

四中靜態方法設定job輸入路徑：

addinputpath

addinputpaths

setinputpaths

setinputpaths

fileinputformat輸入分片

fileinputformat只分隔大檔案。大指的是檔案超過hdfs塊的大小，分片通常與hdfs塊大小一樣，可設定

小檔案與combinefileinputformat

相對於大批量的小檔案，hadoop更適合處理少量的大檔案

如果乙個把1gb檔案按100kb劃分，10000個檔案

避免切分

如果不希望檔案被切分：

增加最小分片大小

使用fileinputformat具體子類，重寫issplitable()，把返回值設定為false

public class nonsplittabletextinputformat extends textinputformat 

}

把整個檔案作為一條記錄處理

public class wholefileinputformat

extends fileinputformat
@override
public recordreadercreaterecordreader(
inputsplit split, taskattemptcontext context) throws ioexception,
interruptedexception 
}

class wholefilerecordreader extends recordreader

@override
public boolean nextkeyvalue() throws ioexception, interruptedexception  finally 
processed = true;
return true;
}return false;
}  @override
public nullwritable getcurrentkey() throws ioexception, interruptedexception

mapreduce的型別與格式

1 預設的mapreduce作業 預設的輸入格式是textinputformat 預設的partitioner是hashpartitioner 預設的reducer是reducer 預設情況下，只有乙個reducer 沒有設定map任務的數量，原因是該數量等於輸入檔案被劃分成的分塊數，取決於輸入檔案...

MapReduce的型別與格式

之前討論過，輸入資料的每個分片對應乙個map任務來處理 在mapreduce中輸入分片被表示為inputsplit類，原型如下 public abstract class inputsplit 開發者不用直接操作inputsplit，inputformat根據輸入的資料來建立計算的inputspli...

Mapreduce的輸入格式

map k1，v1 list k2,v2 reduce k2,list v2 list k3,v3 reduce的輸入型別必須與map函式的輸出型別相同 combine的輸入輸出鍵值型別必須相同，也就是k2,v2 static class reducer extends reudcer partio...