mapreduce学习报告讲述.ppt

各种InputFormat TextInputFormat，默认的格式，每一行是一个单独的记录，并且作为value，文件的偏移值作为key KeyValueInputFormat，这个格式每一行也是一个单独的记录，但是Key和Value用Tab隔开，是默认的OutputFormat，可以作为中间结果，作为下一步MapReduce的输入。 SequenceFileInputFormat 基于块进行压缩的格式 对于几种类型数据的序列化和反序列化操作 用来将数据快速读取到Mapper类中 Writable接口 Hadoop使用Writable做序列化 定义了两个方法 二进制写入DataOutput流 二进制读取DataInput流 Hadoop自带一系列Writable实现，可以满足绝大多数需要 可以自定义Writable，控制二进制表示和排序 实现Writable接口的例子 public?class?MyWritable?implements?Writable?{????? ????//?Some?data?????????? ????private?int?counter;????? ????private?long?timestamp;????? ???? ????public?void?write(DataOutput?out)?throws?IOException?{????? ????????out.writeInt(counter);????? ????????out.writeLong(timestamp);????? ????}????? ???????? ????public?void?readFields(DataInput?in)?throws?IOException?{????? ????????counter?=?in.readInt();????? ????????timestamp?=?in.readLong();????? ????}????? ???? ????public?static?MyWritable?read(DataInput?in)?throws?IOException?{????? ????????MyWritable?w?=?new?MyWritable();????? ????????w.readFields(in);????? ????????return?w;????? ????}????? }??? Writable的Java基本封装 Mapper 每一个Mapper类的实例生成了一个Java进程（在某一个InputSplit上执行） 有两个额外的参数OutputCollector以及Reporter，前者用来收集中间结果，后者用来获得环境参数以及设置当前执行的状态。 现在用Mapper.Context提供给每一个Mapper函数，用来提供上面两个对象的功能 数据压缩 PartitionShuffle 在Map工作完成之后，每一个 Map函数会将结果传到对应的Reducer所在的节点，此时，用户可以提供一个Partitioner类，用来决定一个给定的(key,value)对传输的具体位置 Combiner conf.setCombinerClass(Reduce.class); 是在本地执行的一个Reducer，满足一定的条件才能够执行。 Sort 传输到每一个节点上的所有的Reduce函数接收到得Key,value对会被Hadoop自动排序（即Map生成的结果传送到某一个节点的时候，会被自动排序） Reduce 做用户定义的Reduce操作 接收到一个OutputCollector的类作为输出 OutputFormat 写入到HDFS的所有OutputFormat都继承自FileOutputFormat 每一个Reducer都写一个文件到一个共同的输出目录，文件名是part-nnnnn，其中nnnnn是与每一个reducer相关的一个号（partition id） JobConf.setOutputFormat() RecordWriter 用来指导如何输出一个记录到文件中 Output Format OutputFormat: Description TextOutputFormat Default; writes lines in key \t value form SequenceFileOutputFormat Writes binary files suitable for reading into subsequent MapReduce jobs NullOutputFormat Disregards its inputs 容错 由Hadoop系