如何在MapReduce中处理多个输入文件?

简介: 如何在MapReduce中处理多个输入文件?

如何在MapReduce中处理多个输入文件?

在MapReduce中处理多个输入文件的方法是使用MultipleInputs类。MultipleInputs类允许我们为每个输入文件指定不同的Mapper类,从而可以根据不同的输入文件执行不同的处理逻辑。

下面是一个使用MultipleInputs类处理多个输入文件的示例代码:

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class MultipleInputsExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个新的MapReduce作业
        Job job = Job.getInstance();
        job.setJarByClass(MultipleInputsExample.class);
        job.setJobName("MultipleInputsExample");
        // 设置多个输入文件路径和对应的Mapper类
        MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(args[0]), TextInputFormat.class, Mapper1.class);
        MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(args[1]), TextInputFormat.class, Mapper2.class);
        // 设置Reducer类和输出键值对类型
        job.setReducerClass(ReducerClass.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        // 设置输出文件路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));
        // 提交作业并等待完成
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在上述代码中,我们首先创建了一个新的MapReduce作业,并设置了作业的名称和主类。然后,我们使用MultipleInputs类的addInputPath方法为每个输入文件指定路径和对应的Mapper类。在这个例子中,我们使用了两个输入文件,分别对应Mapper1类和Mapper2类。

接下来,我们设置了Reducer类和输出键值对的类型。在这个例子中,Reducer类为ReducerClass,输出键值对的类型为Text和LongWritable。

最后,我们设置了输出文件路径,并提交作业并等待完成。

下面是Mapper1类和Mapper2类的示例代码:

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class Mapper1 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 处理Mapper1的逻辑
        // ...
        context.write(new Text("output_key"), new LongWritable(1));
    }
}
public class Mapper2 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 处理Mapper2的逻辑
        // ...
        context.write(new Text("output_key"), new LongWritable(1));
    }
}

在这个示例中,Mapper1类和Mapper2类分别继承自Mapper类,并重写了map方法。在map方法中,我们可以根据具体的需求实现自己的逻辑。在这个例子中,我们简单地将每个输入记录映射为一个键值对(“output_key”, 1)。

可能的运行结果如下所示:

output_key    2

在这个例子中,我们使用了两个输入文件,并分别使用Mapper1类和Mapper2类处理。最终的输出结果是一个键值对(“output_key”, 2),表示"output_key"出现了两次。

通过使用MultipleInputs类,我们可以在MapReduce中处理多个输入文件,并根据不同的输入文件执行不同的处理逻辑。这样可以更灵活地处理不同来源的数据,并进行相应的处理和分析。

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