InputFormat接口(package org.apache.hadoop.mapreduce包中)里包括兩個方法:getSplits()和createRecordReader(),這兩個方法分別用來定義輸入分片和讀取分片的方法。 getSplits()負責將文件切分 ...
InputFormat的類圖: InputFormat 直接子類有三個:DBInputFormat DelegatingInputFormat和FileInputFormat,分別表示輸入文件的來源為從數據庫 用於多個輸入以及基於文件的輸入。對於FileInputFormat,即從文件輸入的輸入方式,又有五個繼承子類:CombineFileInputFormat,KeyValueTextInpu ...
2015-10-27 09:39 0 1854 推薦指數:
InputFormat接口(package org.apache.hadoop.mapreduce包中)里包括兩個方法:getSplits()和createRecordReader(),這兩個方法分別用來定義輸入分片和讀取分片的方法。 getSplits()負責將文件切分 ...
平時我們寫MapReduce程序的時候,在設置輸入格式的時候,總會調用形如job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);來保證輸入文件按照我們想要的格式被讀取。所有的輸入格式都繼承於InputFormat,這是一個抽象類 ...
繼承關系:SequenceFileInputFormat extends FileInputFormat implements InputFormat 。 SequenceFileInputFormat 代碼如下(其實很簡單): 下面看看 ...
InputFormat主要用於對輸入數據的描述。提供了兩個功能。 1,數據的切片。InputFormat按照某個策略,將輸入數據切分為若干個split,Map任務的個數和split的個數相對應。 Inputformat中對應getSplits的方法,完成數據切分的功能。歸於inputsplit ...
在查看數據塊的如何處理之前,我們需要更仔細地了解Hadoop如何存儲數據。在Hadoop中,文件由一個一個的記錄組成,最終由mapper任務一個一個的處理。 例如,示例數據集包含有關1987至200 ...
1. Mapper 與 Reducer 數量 對於一個默認的MapReduce Job 來說,map任務的數量等於輸入文件被划分成的分塊數,這個取決於輸入文件的大小以及文件塊的大小(如果此文件在 HDFS中)。但是對於 reduce的任務,並不會自動決定reducer數目的大小,若未指定 ...
要確保用戶輸入日期的有效性,首先要驗證用戶輸入的日期是否合法,以此來有效提高程序的執行速度,在這個例子中文本框輸入“2017-02-29”,單擊“提交”按鈕后,將實現驗證日期 需要注意一下幾點: 1.首先需要從輸入的字符串中提取出年份,月份和日;並判斷輸入的年份,月份和日份是否大於0的數字 ...
文件是 MapReduce 任務數據的初始存儲地。正常情況下,輸入文件一般是存儲在 HDFS 里面。這些文件的格式可以是任意的:我們可以使用基於行的日志文件, 也可以使用二進制格式,多行輸入記錄或者其它一些格式。這些文件一般會很大,達到數十GB,甚至更大。那么 MapReduce 是如何讀取 ...