MapReduce设置输出分隔符

一:自定义OutputFormat类MapReduce默认的OutPutFormat会将结果输出文件放置到一个我们指定的目录下,但如果想把输出文件根据某个条件,把满足不同条件的内容分别输出到不同的目录下, 就需要自定义实现OutputFormat类,且重写RecordWriter方法.在驱动类中设置job.setOutputFormatClass方法为自定义实现的OutputFormat类 下面案例是一组购物文本数据,将其中的好评和差评分别输出到对应的好评文件夹下.差评文件夹下. 二:自定义实现

MultiPleOutputs原理 MapReduce job中,可以使用FileInputFormat和FileOutputFormat来对输入路径和输出路径来进行设置.在输出目录中,框架自己会自动对输出文件进行命名和组织,如part-(m|r)-00000之类,但有时为了后续流程的方便,我们常需要对输出结果进行一定的分类和组织.以前常用的方法是在MR job运行之后,用脚本对目录下的数据进行一次重新组织,变成我们需要的格式. 研究了一下MR框架中的MultipleOutputs(是2.0之后

java io流 创建文件 写入数据 改变system.out.print的输出位置 //创建文件 //写入数据 //改变system.out.print的输出位置 import java.io.*; public class Index{ public static void main(String[] args) throws Exception{ /** * 存储为二进制,给计算机看的 */ //创建文件 DataOutputStream sjl = new DataOutputStrea

在java后台的Action代码或者Servlet代码中用response的方法来设置输出内容的编码方式,有以下三个方法: 1.response.setCharacterEncoding("UTF-8"); // 只能用来设置out输出流中所采用的编码,但是它的优先权最高,可以覆盖后面两种方法中的设置 2.response.setContentType("text/html;charset=UTF-8"); // 可以设置out输出流中字符的编码方式,也可以设置浏览

//vs2013设置输出缓冲区 /*windows下是没有设置输出buffer的,也就是说C++中cout的时候,会直接输出,而不是先进入缓冲区等缓冲区满或者被刷新再输出.但是我们可以手动设置缓冲区*/ #include<iostream> using namespace std; int main() { /* 这个段代码在Linux下用g++执行不会输出,因为1被存到缓冲区中,而windows下会输出,因为windows下没有设置buffer cout << 1; while

float类型的精度6-7位,double类型的变量15-16位,但是float占四个字节,double占八个字节, 但能用float类型不要用double因为double占的字节数多,而且运算速度要慢得多 setprecision可以设置输出位数,iomanip是它的头文件, #include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; int main() { double a = 12.345678901234; co

response对象设置输出缓冲大小 制作人:全心全意 通常情况下,服务器要输出到客户端的内容不会直接写到客户端,而是先写到一个输出缓冲区,在计算机术语中,缓冲区被定义为暂时放置输入或输出资料的内存.实际上,缓冲区也可以这样理解:在一个粮库中,由于装缷车队的速度要快于传送带的传输速度,为了不造成装缷车队的浪费,粮库设计了一个站台,装缷车队可以先将运送的粮食缷到这个平台上,然后让传送机慢慢传送.粮库的这个站台就起到了缓冲的作用.当满足以下三种情况之一,就会把缓冲区的内容写到客户端. JSP页面的输

最近写Mapreduce程序时,想用到多路径输入,一次输入多个文件夹下的数据.并且希望输出路径也可以区分,修改输出文件的名称.查了相关资料,已实现. 多路径输入 设置Mapreduce的输入是HDFS上多个文件夹下的数据,在main函数下稍作配置即可,示例代码如下: public static void main(String[] args) throws Exception { String ioPath[] = { "hdfs://10.1.2.3:8020/user/me/input/fo

一般的mapreduce的wordcount程序如下: public class WcMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context ctx) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toSt