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MapReduce的输出格式是怎样的

本篇内容主要讲解“MapReduce的输出格式是怎样的”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“MapReduce的输出格式是怎样的”吧!

创新互联是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的十载时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如纯水机等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致表扬。

MapReduce的输出格式

        Hadoop 都有相应的输出格式。默认情况下只有一个 Reduce，输出只有一个文件，默认文件名为 part-r-00000，输出文件的个数与 Reduce 的个数一致。 如果有两个Reduce，输出结果就有两个文件，第一个为part-r-00000，第二个为part-r-00001，依次类推。

OutputFormat 接口

        OutputFormat主要用于描述输出数据的格式，它能够将用户提供的key/value对写入特定格式的文件中。 通过OutputFormat 接口，实现具体的输出格式，过程有些复杂也没有这个必要。Hadoop 自带了很多 OutputFormat 的实现，它们与InputFormat实现相对应，足够满足我们业务的需要。 OutputFormat 类的层次结构如下图所示。

MapReduce的输出格式是怎样的

        OutputFormat 是 MapReduce 输出的基类，所有实现 MapReduce 输出都实现了 OutputFormat 接口。 我们可以把这些实现接口类分为以下几种类型，分别一一介绍。

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割，当然也可以设定 mapreduce.output.textoutputformat.separator 属性（旧版本 API 中的 mapred.textoutputformat.separator）改变默认的分隔符。 与 TextOutputFormat 对应的输入格式是 KeyValueTextInputFormat，它通过可配置的分隔符将键/值对文本分割。

        可以使用 NullWritable 来省略输出的键或值（或两者都省略，相当于 NullOutputFormat 输出格式，后者什么也不输出）。 这也会导致无分隔符输出，以使输出适合用 TextInputFormat 读取。

二进制输出

        1、关于SequenceFileOutputFormat

        顾名思义，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。

        2、关于SequenceFileAsBinaryOutputFormat

        SequenceFileAsBinaryOutputFormat 把键/值对作为二进制格式写到一个 SequenceFile 容器中。

        3、关于MapFileOutputFormat

        MapFileOutputFormat 把 MapFile 作为输出。MapFile 中的键必须顺序添加，所以必须确保 reducer 输出的键已经排好序。

多个输出

        上面我们提到，默认情况下只有一个 Reduce，输出只有一个文件。有时可能需要对输出的文件名进行控制或让每个 reducer 输出多个文件。 我们有两种方式实现reducer输出多个文件。

        1、Partitioner

        我们考虑这样一个需求：按学生的年龄段，将数据输出到不同的文件路径下。这里我们分为三个年龄段：小于等于20岁、大于20岁小于等于50岁和大于50岁。

        我们采用的方法是每个年龄段对应一个 reducer。为此，我们需要通过以下两步实现。

        第一步：把作业的 reducer 数设为年龄段数即为3。

job.setPartitionerClass(PCPartitioner.class);//设置Partitioner类
job.setNumReduceTasks(3);// reduce个数设置为3

        第二步：写一个 Partitioner，把同一个年龄段的数据放到同一个分区。

public static class PCPartitioner extends Partitioner< Text, Text> {
		@Override
		public int getPartition(Text key, Text value, int numReduceTasks) {
			// TODO Auto-generated method stub
			String[] nameAgeScore = value.toString().split("\t");
			String age = nameAgeScore[1];//学生年龄
			int ageInt = Integer.parseInt(age);//按年龄段分区

			// 默认指定分区 0
			if (numReduceTasks == 0)
				return 0;

			//年龄小于等于20，指定分区0
			if (ageInt <= 20) {				return 0;
			}
			// 年龄大于20，小于等于50，指定分区1
			if (ageInt > 20 && ageInt <= 50) {				return 1 % numReduceTasks;
			}
			// 剩余年龄，指定分区2
			else
				return 2 % numReduceTasks;
		}
}

        这种方法实现多文件输出，也只能满足此种需求。很多情况下是无法实现的，因为这样做存在两个缺点。

        第一，需要在作业运行之前需要知道分区数和年龄段的个数，如果分区数很大或者未知，就无法操作。

        第二，一般来说，让应用程序来严格限定分区数并不好，因为可能导致分区数少或分区不均。

        2、MultipleOutputs 类

        MultipleOutputs 类可以将数据写到多个文件，这些文件的名称源于输出的键和值或者任意字符串。这允许每个 reducer（或者只有 map 作业的 mapper）创建多个文件。 采用name-m-nnnnn 形式的文件名用于 map 输出，name-r-nnnnn 形式的文件名用于 reduce 输出，其中 name 是由程序设定的任意名字， nnnnn 是一个指明块号的整数（从 0 开始）。块号保证从不同块（mapper 或 reducer）写的输出在相同名字情况下不会冲突。

        假如这里有一份邮箱数据文件，我们期望统计邮箱出现次数并按照邮箱的类别，将这些邮箱分别输出到不同文件路径下。数据集示例如下所示。

wolys@21cn.com
zss1984@126.com
294522652@qq.com
simulateboy@163.com
zhoushigang_123@163.com
sirenxing424@126.com
lixinyu23@qq.com
chenlei1201@gmail.com
370433835@qq.com
cxx0409@126.com
viv093@sina.com
q62148830@163.com
65993266@qq.com
summeredison@sohu.com
zhangbao-autumn@163.com
diduo_007@yahoo.com.cn
fxh852@163.com

        下面我们编写 MapReduce 程序，实现上述业务需求。

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class Email extends Configured implements Tool {

	public static class MailMapper extends Mapper< LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
		private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

		@Override
		protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			context.write(value, one);
		}
	}

	public static class MailReducer extends Reducer< Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
		private IntWritable result = new IntWritable();
		private MultipleOutputs< Text, IntWritable> multipleOutputs;

		@Override
		protected void setup(Context context) throws IOException ,InterruptedException{
			multipleOutputs = new MultipleOutputs< Text, IntWritable>(context);
		}
		protected void reduce(Text Key, Iterable< IntWritable> Values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
			int begin = Key.toString().indexOf("@");
            int end = Key.toString().indexOf(".");
            if(begin>=end){
            	return;
            }
            //获取邮箱类别，比如 qq
            String name = Key.toString().substring(begin+1, end);
			int sum = 0;
			for (IntWritable value : Values) {
				sum += value.get();
			}
			result.set(sum);
			multipleOutputs.write(Key, result, name);
		}
		@Override
		protected void cleanup(Context context) throws IOException ,InterruptedException{
			multipleOutputs.close();
		}
	}

	@Override
	public int run(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = new Configuration();// 读取配置文件
		
		Path mypath = new Path(args[1]);
		FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);//创建输出路径
		if (hdfs.isDirectory(mypath)) {
			hdfs.delete(mypath, true);
		}
		Job job = Job.getInstance();// 新建一个任务
		job.setJarByClass(Email.class);// 主类
		
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));// 输入路径
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));// 输出路径

		job.setMapperClass(MailMapper.class);// Mapper
		job.setReducerClass(MailReducer.class);// Reducer
		
		job.setOutputKeyClass(Text.class);// key输出类型
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// value输出类型
		
		job.waitForCompletion(true);
		return 0;
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		String[] args0 = {
				"hdfs://single.hadoop.dajiangtai.com:9000/junior/mail.txt",
				"hdfs://single.hadoop.dajiangtai.com:9000/junior/mail-out/" };
		int ec = ToolRunner.run(new Configuration(), new Email(), args0);
		System.exit(ec);
	}
}

        在 reducer 中，在 setup() 方法中构造一个 MultipleOutputs 的实例并将它赋给一个实例变量。在 reduce() 方法中使用 MultipleOutputs 实例来写输出， 而不是 context 。write() 方法作用于键、值、和名字。

        程序运行之后，输出文件的命名如下所示。

/mail-out/163-r-00000
/mail-out/126-r-00000
/mail-out/21cn-r-00000
/mail-out/gmail-r-00000
/mail-out/qq-r-00000
/mail-out/sina-r-00000
/mail-out/sohu-r-00000
/mail-out/yahoo-r-00000
/mail-out/part-r-00000

        在 MultipleOutputs 的 write() 方法中指定的基本路径相当于输出路径进行解释，因为它可以包含文件路径分隔符(/)， 创建任意深度的子目录是有可能的。

数据库输出

        DBOutputFormat 适用于将作业输出数据（中等规模的数据）转存到MySQL、Oracle等数据库。

到此，相信大家对“MapReduce的输出格式是怎样的”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！


本文标题：MapReduce的输出格式是怎样的
标题来源：http://shouzuofang.com/article/pdepoh.html

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