二.mapreduce程式設計模型
mapreduce是乙個分布式計算框架
適用於大規模資料處理場景
每個job包含map和reduce兩部分
分而治之
構建抽象模型：map和reduce
隱藏系統層細節
優點
**實現
資料定義格式
mapreduce執行過程
必須可序列化（serializablehadoop實現的是writable介面）
都繼承了writable介面
keys必須實現writablecomparable介面
inputsplit(資料切片)
切片和資料塊區別?
資料庫block:hdfs上的物理切割,是乙個物理概念
split劃分是在記錄的邊界處
通常情況下切片的個數等於(不應大於)資料塊的個數
常用inputformat介面實現類
**示例如下:
public
class
extends
}}
自定義partitioner
package hadoop.hdfs.flowcount.partitioner;
import org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.partitioner;
/** * @author sunyong
* @date 2020/07/02
* @description
*/public
class
provincepartitioner
extends
partitioner
elseif(
"137"
.equals
(pronum)
)elseif(
"138"
.equals
(pronum)
)elseif(
"139"
.equals
(pronum)
)return partition;
}}
定義了如何將資料從reducer進行輸出
常用outputformat介面實現類
//建立job
job job = job.
getinstance
(getconf()
,"wordcountmr");
//設定jar一般為載入當前類
job.
setjarbyclass
(類名.
class);
//設定輸入
fileinputformat.
addinputpath
(job,
newpath
(args[0]
));job.
setinputformatclass
( textinputformat.
class);
//設定輸出
fileoutputformat.
setoutputpath
( job,
newpath
(args[1]
));job.
setoutputformatclass
( textoutputformat.
class);
//設定map
job.
class);
job.
setmapoutputkeyclass
( text.
class);
job.
setmapoutputvalueclass
( intwritable.
class);
//設定reduce
job.
setreducerclass
( wcreducer.
class);
job.
setoutputkeyclass
( text.
class);
job.
setoutputvalueclass
( intwritable.
class);
//提交程式執行
boolean result = job.
waitforcompletion
(true);
system.
exit
(result?0:1);
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