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hadoop如何自定义格式化输出

这篇文章给大家分享的是有关hadoop如何自定义格式化输出的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

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import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class CustomizeOutputFormat {
	static final Log LOG = LogFactory.getLog(CustomizeOutputFormat.class);
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);
		
		job.setJarByClass(CustomizeOutputFormat.class);
		job.setMapperClass(CustMapper.class);
		
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);
		//此处这只自定义的格式化输出
		job.setOutputFormatClass(CustOutputFormat.class);
		String jobName = "Customize outputformat test!";
		job.setJobName(jobName);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
		
		boolean b = job.waitForCompletion(true);
		if(b) {
			LOG.info("Job "+ jobName +" is done.");
			
		}else {
			LOG.info("Job "+ jobName +"is going wrong,now exit.");
			System.exit(0);
		}
		
	}
}
class CustMapper extends Mapper{
	String[] textIn = null;
	Text outkey = new Text();
	Text outvalue = new Text();
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		/**
		 * 假设文件的内容为如下:
		 * boys	girls
		 * firends goodbye
		 * down up
		 * fly to
		 * neibors that
		 * 
		 */
		textIn = value.toString().split("\t");
		outkey.set(textIn[0]);
		outvalue.set(textIn[1]);
		context.write(outkey, outvalue);		
	}	
}
//自定义OutoutFormat
class CustOutputFormat extends FileOutputFormat{
	@Override
	public RecordWriter getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
		//获得configration
		Configuration conf = context.getConfiguration();
		//获得FileSystem
		FileSystem fs =  FileSystem.newInstance(conf);
		//获得输出路径
		Path path = CustOutputFormat.getOutputPath(context);
		URI uri = path.toUri();
		//创建两个文件,得到写入流
		FSDataOutputStream foa = fs.create(new Path(uri.toString()+"/out.a"));
		FSDataOutputStream fob = fs.create(new Path(uri.toString()+"/out.b"));	
		//创建自定义RecordWriter  传入 两个流
		CustRecordWriter rw = new CustRecordWriter(foa,fob);
		return rw;
		
	}
	
	
	class CustRecordWriter extends RecordWriter{
		 FSDataOutputStream foa = null;
		 FSDataOutputStream fob = null;
		CustRecordWriter(FSDataOutputStream foa,FSDataOutputStream fob){
			this.foa = foa;
			this.fob = fob;
		}
		@Override
		public void write(Text key, Text value) throws IOException, InterruptedException {
			String mText  = key.toString();
			//根据可以长度的不同分别输入到不同的文件
			if(mText.length()>=5) {
				foa.writeUTF(mText+"\t"+value.toString()+"\n");
			}else {
				fob.writeUTF(mText+"\t"+value.toString()+"\n");
			}
		}
		@Override
		public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
			//最后将两个写入流关闭
			if(foa!=null) {
				foa.close();
			}
			if(fob!=null) {
				fob.close();
			}
		}
	}
	
}
//使用MultipleInputs,c处理多个来源的文件
package hgs.multipuleinput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import hgs.custsort.SortBean;
import hgs.custsort.SortDriver;
import hgs.custsort.SortMapper;
import hgs.custsort.SortReducer;
public class MultipuleInputDriver {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);
		
		job.setJarByClass(SortDriver.class);
		job.setMapperClass(SortMapper.class);
		job.setReducerClass(SortReducer.class);
		job.setOutputKeyClass(SortBean.class);
		job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
		
		MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("/sort"), TextInputFormat.class,SortMapper.class);
		MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("/sort1"), TextInputFormat.class,SortMapper.class);
		//FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/sort"));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sortresult"));
		System.exit(job.waitForCompletion(true)==true?0:1);
	}
}

感谢各位的阅读!关于“hadoop如何自定义格式化输出”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!


新闻名称:hadoop如何自定义格式化输出
文章路径:http://lswzjz.com/article/ieehjs.html