fileinputformathadoop 怎么设置多个输入路径

org/apache/hadoop/util/platformname 哪个jar

今天好好找了一下，这是我找到的 有关配置的conf方面在 mon/mom-2.2.0.jar .apache.hadoop.conf.Configuration org.apache.hadoop.fs.Path org.apache.hadoop.io.IntWritable org.apache.hadoop.io.Text org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser ） 有关Mapreduce的部分那就是在 hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.2.0.jar 里面了 .apache.hadoop.mapreduce.Job org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FiliOutputFormat )

mapreduce 可以不输出吗

支持多路输出(SuffixMultipleTextOutputFormat) 如下示例: hadoop streaming -input /home/mr/data/test_tab/ -output /home/mr/output/tab_test/out19 .apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat # 指定.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat -jobconf suffix.multiple.outputformat.filesuffix=a,c,f,abc,cde # 指定输出文件名的前缀，所有需要输出的文件名必须通过该参数配置，否则job会失败 -jobconf suffix.multiple.outputformat.separator="#" # 设置value与文件名的分割符，默认为“#”，如果value本身含有“#”，则可以通过该参数设置其他的分隔符 -mapper "cat" -reducer "sh reduce.sh" -file reduce.sh 注：标记为红色的参数必须设置！

hadoop怎么判断空值

.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; .apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; String?in0?=?args[0]; String?in1?=?args[1]; String?out?=?args[2]; FileInputFormat.addInputPath(job,new?Path(in0)); FileInputFormat.addInputPath(job,new?Path(in1)); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new?Path(out));

inputformat怎么解释

这几天准备好好看看MapReduce编程。

要编程就肯定要涉及到输入、输出的问题。

今天就先来谈谈自定义的InputFormat 我们先来看看系统默认的TextInputFormat.java [java] view plaincopy public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> { @Override public RecordReader<LongWritable, Text> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context) { return new LineRecordReader();//这里是系统实现的的RecordReader按行读取，等会我们就是要改写这个类。

} @Override protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) { CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file); return codec == null;//而这里通过返回一个null，实际就是关闭了对当前读入文件的划分。

} } 这个类，没什么说的。

接着我们来实现我们的读取类. MyRecordReader [java] view plaincopy //我实现的功能比较简单，只要明白了原理，剩下的就看自己发挥了。

//我们知道系统默认的TextInputFormat读取的key、value分别是偏移和行，而我就简单改下，改成key、value分别是行号和行 public class MyRecordReader extends RecordReader<LongWritable, Text>{ //这里继承RecordReader来实现我们自己的读取。

private static final Log LOG = LogFactory.getLog(MyRecordReader.class); private long pos; //记录行号 private boolean more; private LineReader in; private int maxLineLength; private LongWritable key = null; private Text value = null; public void initialize(InputSplit genericSplit, TaskAttemptContext context) throws IOException { pos = 1; more = true; FileSplit split = (FileSplit) genericSplit;//获取split Configuration job = context.getConfiguration(); this.maxLineLength = job.getInt("mapred.linerecordreader.maxlength", Integer.MAX_VALUE); final Path file = split.getPath();//得到文件路径 // open the file and seek to the start of the split FileSystem fs = file.getFileSystem(job); FSDataInputStream fileIn = fs.open(split.getPath()); //打开文件 in = new LineReader(fileIn, job); } public boolean nextKeyValue() throws IOException { //这个函数会被MapRunner循环读取<key、value> if (key == null) { key = new LongWritable(); } key.set(pos); //设置key if (value == null) { value = new Text(); } int newSize = 0; while (true) { newSize = in.readLine(value, maxLineLength,maxLineLength); //读取一行内容 pos++; //行号自加一 if (newSize == 0) { break; } if (newSize < maxLineLength) { break; } // line too long. try again LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " +

hadoop 怎么设置多个输入路径

以上的更改就是两个表进来，都可通过此类进行输入，无须针对两个表，要写两个继承FileInputFormat并实现WritableComparable接口的类。

下面才是如何让才采样器只采一个文件的，啊哈！答案说出来笑死人了，那就是利用MultipleInputs先指定要采样的那个输入路径，然后调用采样器，采样结束后于采样相关的流、文件什么的进行关闭，最后再用MultipleInputs指定第二个输入路径。

这样路径一的文件（可以包含多个文本，你懂的）先采样，然后路径一和路径二的文件都进入map了，map再根据一些额外的信息判断来自那个路径的数据。

MultipleInputs.addInputPath(conf, new Path(args[0]), Definemyself.class,Mapclass.class);//第一个输入路径 /*********下面采样**********更多采样的细节见我领一篇博客，不一样的视角那篇***********/ Path input = new Path(args[0].toString()); input = input.makeQualified(input.getFileSystem(conf)); InputSampler.RandomSampler<Text, NullWritable> sampler = new InputSampler.RandomSampler<Text, NullWritable>(0.4,20, 5); /...........此处省略细节................/ IOUtils.closeStream(fs_out);// 关闭流，有关采样的结束了。

/...............此处添加一些其他的需要的工作，例如分布式缓存啦，Hashtable的处理阿............../ MultipleInputs.addInputPath(conf, new Path(args[3]), Definemyself.class, Mapclass.class); //最后指定输入的第二条路径 JobClient.runJob(conf);