hadoop streaming多路输出方法和注意点(附超大数据diff对比源码)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

简介

hadoop 支持reduce多路输出的功能,一个reduce可以输出到多个part-xxxxx-X文件中,其中X是A-Z的字母之一,程序在输出<key,value>对的时候,在value的后面追加"#X"后缀,比如#A,输出的文件就是part-00000-A,不同的后缀可以把key,value输出到不同的文件中,方便做输出类型分类, #X仅仅用做指定输出文件后缀, 不会体现到输出的内容中

使用方法

启动脚本中需要指定-outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat或者-outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleSequenceFileOutputFormat, 输出就会按照多路输出的方式进行分文件输出

所有标准输出的value中都要加上 #X后缀,X代表A-Z, 不然会报invalid suffix错误 

简单示例如下:


$HADOOP_HOME_PATH/bin/hadoop streaming \
      -Dhadoop.job.ugi="$HADOOP_JOB_UGI" \
      -file ./map.sh \
      -file ./red.sh \
      -file ./config.sh \
      -mapper "sh -x map.sh" \
      -reducer "sh -x red.sh" \
      -input $NEW_INPUT_PATH \
      -input $OLD_INPUT_PATH \
      -output  $OUTPUT_PATH \
      -jobconf stream.num.map.output.key.fields=1 \
      -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
      -outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat \
      -jobconf mapred.job.name="test-shapherd-dist-diff" \
      -jobconf mapred.job.priority=HIGH \
      -jobconf mapred.job.map.capacity=100 \
      -jobconf mapred.job.reduce.capacity=100 \
      -jobconf mapred.reduce.tasks=3

在red脚本中可以所以的输出都加上后缀, 这样输出就是分part的了,比如大数据diff对比的脚本


map.sh如下:


source ./config.sh

 

awk 'BEGIN{

}

{

    if(match("'${map_input_file}'","'$OLD_INPUT_PATH'"))

    {

        print $0"\t"0

    next

    }

    if(match("'${map_input_file}'","'$NEW_INPUT_PATH'"))

    print $0"\t"1

}'

 

exit 0

red.sh如下:

awk  -F"\t" 'BEGIN{

    key=""

        flag=0

        num=0

        old_num=0

        new_num=0

        diff_num=0

}

{

    if($NF == "0")

        old_num++

    else

        new_num++

    if($1 != key)

    {

        if(key != "")

        {

            if(num <= 1)

            {

                diff_num++

                if(flag == "0")

                    print $0"#A"

                else

                    print $0"#B"

            }

        }

        key=$1

        flag=$NF

        num=1

        next

    }

 

    if(key == $1)

    {

        num++

        next   

    }

 

}

END{

        if(num  == 1)

        {

            if(flag == "0")

                print $0"#A"

            else

                print $0"#B"

        }

 

        print old_num"\tshapherd#C"

        print new_num"\tshapherd#D"

        print diff_num"\tshapherd#E"

}'

 

 

exit 0

我的两个大数据没有diff, 所以输出就是:

part-00000-C
part-00000-D
part-00000-E
part-00001-C
part-00001-D
part-00001-E
part-00002-C
part-00002-D
part-00002-E

没有A和B结尾的

注意事项

  • 多路输出最多支持26路, 也就是字母只能是A-Z范围。
  • reduce的输入key和value的分隔符默认是\t, 如果输出中没有\t,reduce脚本会把整行当作key, value就是空的,这时如果加了#X,会报invalid suffix错误,因为#X作为了key的一部分,这种问题一种是保证你的key和value是按照\t分隔的, 一种是指定自己想要的分隔符。













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