MaxCompute用户指南：MapReduce：示例程序：分区表输入示例
本文将为您介绍两个把 Partition 作为输入输出的示例，仅供参考。
示例一：
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- JobConf job = new JobConf();
- ...
- LinkedHashMap<String, String> input = new LinkedHashMap<String, String>();
- input.put("pt", "123456");
- InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("input_table").partSpec(input).build(), job);
- LinkedHashMap<String, String> output = new LinkedHashMap<String, String>();
- output.put("ds", "654321");
- OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("output_table").partSpec(output).build(), job);
- JobClient.runJob(job);
- }
示例二：
- package com.aliyun.odps.mapred.open.example;
- ...
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- if (args.length != 2) {
- System.err.println("Usage: WordCount <in_table> <out_table>");
- System.exit(2);
- }
- JobConf job = new JobConf();
- job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
- job.setCombinerClass(SumCombiner.class);
- job.setReducerClass(SumReducer.class);
- job.setMapOutputKeySchema(SchemaUtils.fromString("word:string"));
- job.setMapOutputValueSchema(SchemaUtils.fromString("count:bigint"));
- Account account = new AliyunAccount("my_access_id", "my_access_key");
- Odps odps = new Odps(account);
- odps.setEndpoint("odps_endpoint_url");
- odps.setDefaultProject("my_project");
- Table table = odps.tables().get(tblname);
- TableInfoBuilder builder = TableInfo.builder().tableName(tblname);
- for (Partition p : table.getPartitions()) {
- if (applicable(p)) {
- LinkedHashMap<String, String> partSpec = new LinkedHashMap<String, String>();
- for (String key : p.getPartitionSpec().keys()) {
- partSpec.put(key, p.getPartitionSpec().get(key));
- }
- InputUtils.addTable(builder.partSpec(partSpec).build(), conf);
- }
- }
- OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build(), job);
- JobClient.runJob(job);
- }
注意：
这是一段使用 MaxCompute SDK 和 MapReduce SDK 组合实现 MapReduce 任务读取范围 Partitoin 的示例。
此段代码不能够编译执行，仅给出了 main 函数的示例。
示例中 applicable 函数是用户逻辑，用来决定该 Partition 是否符合作为该 MapReduce 作业的输入。
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阿里云 AI 助理回答
这两个示例展示了如何在阿里云MaxCompute（原名ODPS）中使用Java MapReduce作业处理特定分区（Partition）的数据。MaxCompute是一个大规模数据处理平台，特别适合大数据的存储和分析任务。下面是对两个示例的解析：
示例一
这个示例展示了一个简单的MapReduce作业配置，它指定了输入表input_table的一个具体分区（通过分区键"pt"和值"123456"），以及输出到表output_table的一个分区（通过分区键"ds"和值"654321"）。这里使用了InputUtils.addTable和OutputUtils.addTable方法来设置作业的输入输出。
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf job = new JobConf();
LinkedHashMap<String, String> input = new LinkedHashMap<>();
input.put("pt", "123456");
InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("input_table").partSpec(input).build(), job);
LinkedHashMap<String, String> output = new LinkedHashMap<>();
output.put("ds", "654321");
OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("output_table").partSpec(output).build(), job);
JobClient.runJob(job);
}
示例二
第二个示例更加复杂，它遍历一个表的所有分区，并根据用户自定义的逻辑（applicable(p)函数）决定哪些分区应该作为MapReduce作业的输入。这适用于需要按条件筛选分区进行处理的场景。代码中首先设置了作业的Mapper、Combiner、Reducer类，以及Map输出的Schema。然后，通过遍历表的分区并检查每个分区是否满足条件，将符合条件的分区添加为作业的输入。最后，指定一个输出表。
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length != 2) {
System.err.println("Usage: WordCount <input_table> <output_table>");
System.exit(2);
}
// 省略了部分初始化代码...
for (Partition p : table.getPartitions()) {
if (applicable(p)) { // 用户自定义逻辑判断分区是否适用
LinkedHashMap<String, String> partSpec = new LinkedHashMap<>();
for (String key : p.getPartitionSpec().keys()) {
partSpec.put(key, p.getPartitionSpec().get(key));
}
InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(tblname).partSpec(partSpec).build(), conf);
}
}
OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build(), job);
JobClient.runJob(job);
}
注意事项
applicable(p)函数需要用户根据实际需求实现，比如基于时间范围、状态或其他业务逻辑来过滤分区。- 示例代码中的
AliyunAccount、Odps等类属于MaxCompute SDK，用于与MaxCompute服务交互，包括认证、项目管理、表操作等。 JobConf,JobClient,TableInfoBuilder等是MapReduce作业配置和执行相关的类，这些API帮助开发者定义作业的运行环境和行为。- 请确保已正确安装MaxCompute SDK和相关依赖库，并且拥有有效的阿里云账号凭证（AccessKey ID和AccessKey Secret）及正确的服务端点URL。
- 实际应用时，还需考虑错误处理、资源优化、日志记录等细节以保证作业的健壮性和可维护性。
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