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时间: 2024-10-22 06:24:01

自定义RecordReader的相关文章

MapReduce自定义RecordReader

一:背景 RecordReader表示以怎样的方式从分片中读取一条记录,每读取一条记录都会调用RecordReader类,系统默认的RecordReader是LineRecordReader,它是TextInputFormat对应的RecordReader:而SequenceFileInputFormat对应的RecordReader是SequenceFileRecordReader.LineRecordReader是每行的偏移量作为读入map的key,每行的内容作为读入map的value.很多

【转载】Hadoop自定义RecordReader

转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-04/57831.htm 系统默认的LineRecordReader是按照每行的偏移量做为map输出时的key值,每行的内容作为map的value值,默认的分隔符是回车和换行. 现在要更改map对应的输入的<key,value>值,key对应的文件的路径(或者是文件名),value对应的是文件的内容(content). 那么我们需要重写InputFormat和RecordReader,因为RecordReader是在I

MapReduce之RecordReader组件源码解析及实例

简述 无论我们以怎样的方式从分片中读取一条记录,每读取一条记录都会调用RecordReader类: 系统默认的RecordReader是LineRecordReader,TextInputFormat: LineRecordReader是用每行的偏移量作为map的key,每行的内容作为map的value: 而SequenceFileInputFormat的RecordReader是SequenceFileRecordReader: 应用场景:自定义读取每一条记录的方式:自定义读入key的类型,如

MapReduce 重要组件——Recordreader组件

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[Hadoop] - 自定义Mapreduce InputFormat&amp;OutputFormat

在MR程序的开发过程中,经常会遇到输入数据不是HDFS或者数据输出目的地不是HDFS的,MapReduce的设计已经考虑到这种情况,它为我们提供了两个组建,只需要我们自定义适合的InputFormat和OutputFormat,就可以完成这个需求,这里简单的介绍一个从MongoDB中读数据,并写出数据到MongoDB中的一种情况,只是一个Demo,所以数据随便找的一个. 一.自定义InputFormat MapReduce中Map阶段的数据输入是由InputFormat决定的,我们查看org.a

MapReduce 重要组件——Recordreader组件 [转]

(1)以怎样的方式从分片中读取一条记录,每读取一条记录都会调用RecordReader类: (2)系统默认的RecordReader是LineRecordReader,如TextInputFormat:而SequenceFileInputFormat的RecordReader是SequenceFileRecordReader: (3)LineRecordReader是用每行的偏移量作为map的key,每行的内容作为map的value: (4)应用场景:自定义读取每一条记录的方式:自定义读入key

hadoop编程小技巧(5)---自定义输入文件格式类InputFormat

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 应用:在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类. Hadoop内置的输入文件格式类有: 1)FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类,我们自定义就直接使用它作为父类: 2)TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类,我们一般编程,如果没有特别指定的话,一般都使用的是这个:key代表当前行数据距离文件开始的距离,value代码当前行字符串:

MapReduce对输入多文件的处理2自定义FileInputFormat类

多种自定义文件格式的文件输入处理 MultipleInputs可以让MR支持多种输入格式 比如我们有两种文件格式,那么我们就要有两套Record Class,RecordReader和InputFormat InputFormat(extends FileInputFormat)--->RecordReader(extends RecordReader)--->RecordClass(implements Writable) MultipleInpts需要不同的InputFormat,一种In

Hadoop实战读书笔记(7)

输入数据概要 输入数据通常驻留在较大的文件中,通常几十或者数百GB,甚至更大.MapReduce处理的基本原则之一是将输入数据分割成块.这些块可以在多台计算机上并行处理,在Hadoop的术语中这些块被称为输入分片(Input Split).每个分片应该足够小以实现更细粒度的并行.(如果所有的输入数据都在一个分片中,那就没有并行了.) 另一方面,每个分片也不能太小,否则启动与停止各个分片处理所需的开销将占去很大一部分执行时间. 所以说: 1.单个文件要足够的大,这样才能被分片,才会有并行. 2.分