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小编给大家分享一下Hadoop中如何自定义，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
自定义计数器
计数器用来监控，hadoop中job的运行进度和状态。
如源文件内容为：
a b
c d e f
g h i
现在需要找出字段数大于3和小于3的记录条数，可以使用计数器来实现，代码如下：
public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector
throws IOException {
String[] split = value.toString().split("\t");
if(split.length>3){
org.apache.hadoop.mapred.Counters.Counter counter = reporter.getCounter("MyCounter", "isLong");
counter.increment(1);
}else if(split.length<3){
org.apache.hadoop.mapred.Counters.Counter counter = reporter.getCounter("MyCounter","isShort");
counter.increment(1);
}
2. hadoop中的自定义数据类型
hadoop中默认的数据类型有：
BooleanWritable:标准布尔型数值
ByteWritable:单字节数值
DoubleWritable:双字节数值
FloatWritable:浮点数
IntWritable:整型数
LongWritable:长整型数
Text:使用UTF8格式存储的文本
NullWritable:当
自定义数据类型的实现：
1.实现Writable接口，并重写内部write()和readFields()方法，从而完成序列化之后的网络传输和文件输入或输出。
2.如果该数据类型被作为mapreduce中的key，则该key需要为可比较的，需要实现WriableComparable接口，并重写内部write()和readFields()、compare()方法。
代码如下：
代码一：
public class Person implements Writable{
long id;
String name;
long age;
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.id = in.readLong();
this.name = in.readUTF();
this.age = in.readLong();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(id);
out.writeUTF(name);
out.writeLong(age);
}
@Override
public String toString() {
return "id:"+id+" name:"+name+" age:"+age;
}
public long getId() {
return id;
}
public String getName() {
return name;
}
public long getAge() {
return age;
}
}
代码二：基于key的比较
package cn.com.bonc.hadoop;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
public class PersonSortByAge implements WritableComparable
long id;
String name;
long age;
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
in.readLong();
in.readUTF();
in.readLong();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(id);
out.writeUTF(name);
out.writeLong(age);
}
@Override
public int compareTo(PersonSortByAge o) {
return (int) (this.id - o.id);
}
@Override
public String toString() {
return "id:"+id+" name:"+name+" age:"+age;
}
}
以上是“Hadoop中如何自定义”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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