hadoop多文件輸出新舊API的方法是什么

本篇內容介紹了“hadoop多文件輸出新舊API的方法是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

        一般來說Map/Reduce都是輸出一組文件，但是有些情況下需要我們輸出多組文件，比如我上面提到的需求，接下來我用新舊API分別說明如何實現多文件輸出

舊API：

        MultipleTextOutputFormat 這個類很重要，我們其實只要寫個類繼承MultipleTextOutputFormat，并且重寫generateFileNameForKeyValue(Object key, Object value, String name)方法就好了。因為MultipleTextOutputFormat中有個write方法，即將記錄寫到hdfs上，在這個方法中，會調用generateFileNameForKeyValue。廢話不多說，上代碼：

public class MultiFileOutputFormat extends MultipleTextOutputFormat<Object, Object>{
 @Override
 protected String generateFileNameForKeyValue(Object key, Object value,
   String name) {
  if(key instanceof OutputFileName){
   return ((OutputFileName) key).getPath()+"/"+name;
  }else{
   return super.generateFileNameForKeyValue(key, value, name);
  }
 }
}

    其中OutputFileName是我自己定義的枚舉類，便于管理而已，這里也可以return一個路徑，以下是OutputFileName的代碼

public enum OutputFileName {
    ERRORLOG("errorlog","logtype=errorlog"),
    APIREQUEST("apiRequest","logtype=apiRequest"),
    FIRSTINTOTIME("firstIntoTime","logtype=firstIntoTime"),
    TABFLUSHTIME("tabFlushTime","logtype=tabFlushTime"),
    PERFORMANCE("performance","logtype=performance"),
    FILEREQUEST("fileRequest","logtype=fileRequest")； 
    private String name;
    private String path;
    private String tempPath;
    private OutputFileName(String name,String path){
        this.name = name;
        this.path = path;
    }
    public String getName(){
        return this.name;
    }
    public String getPath(){
        if(!StringUtil.isEmpty(tempPath)){
            String temp = this.tempPath;     
            this.tempPath = null;     
            return temp;
        }else{
            return this.path;
        }
    } 
}

         如何使用MultiFileOutputFormat這個自己寫的類呢？就這么用

//job所在類的main方法中   
JobConf conf = new JobConf(config,XXX.class);
conf.setOutputFormat(MultiFileOutputFormat.class); 
//map函數中 
collector.collect(OutputFileName.ERRORLOG, new Text(log));

        此示例做了以上 的操作就可以將數據寫到logtype=errorlog目錄下了，當然可以根據不同的日志去設置輸出目錄了

新API：

        對于新的API，我沒發現MultipleTextOutputFormat這個類，很頭疼，我甚至看了源碼，仿照舊API自己寫了MultipleTextOutputFormat，這就需要做很多事情，必須寫個集成RecordWriter的類，重寫里面的方法，當時確實可以做到將數據寫到不同的路徑下，但是也有bug，數據很多的時候，路徑下的數據只有一部分保留，做了一下測試，確實把所有的記錄都寫了，但卻只是把最后寫的一部分保留在設定好的路徑下了，至今都沒發現原因，這里就不給代碼了，只能保留60多萬行的記錄

        當然我還是有辦法的，經過百般折磨，終于在網上找到相關資料，使用這個類MultipleOutputs，查查API，還真有，只不過是在org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output包下，這個類相當于把舊的API東西又重新整理了一遍，我們不用再去寫其他的類集成MultipleTextOutputFormat。具體使用方法看代碼吧

public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> { 
    private Text outkey = new Text("");
    private MultipleOutputs<Text, NullWritable> mos;
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedExceptio{        String log = value.toString();
        outkey.set(log); 
        int begin = log.indexOf("@[#(");
        if(begin != -1){
            String logForSplit = log.substring(begin+"@".length()); 
            String [] split = logForSplit.split("#");
            if(split != null && split.length >0){ 
                String cType = split[0]; 
                if(!StringUtil.isEmpty(cType)){ 
                    if("apiRequest".equals(cType)){
                        mos.write("apiRequest", outkey, NullWritable.get());
                    }else if("errlog".equals(cType)){
                        mos.write("errorlog", outkey, NullWritable.get());
                    } 
                } 
            }  
        }     
    } 
     @Override
      protected void cleanup(Context context) throws IOException,
        InterruptedException {
           mos.close();
           super.cleanup(context);
      }    
      @Override
      protected void setup(Context context) throws IOException,
        InterruptedException {
           mos = new MultipleOutputs<Text, NullWritable>(context);
           super.setup(context);
      }
}

public class TestJob { 
     
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
  Configuration conf = new Configuration();
  
  
  
  Job job = new Job(conf, "ss");
  job.setInputFormatClass(TrackInputFormat.class);
  job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
  job.setJarByClass(TestJob.class);
  job.setMapperClass(TestJob.MapperClass.class);
  job.setNumReduceTasks(0);
  job.setOutputKeyClass(Text.class);
  job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
  if(inputPaths.length > 0){
   Path[] paths = new Path[inputPaths.length];
   for(int i = 0 ; i < inputPaths.length ; i++){
    paths[i] = new Path(inputPaths[i]);
   }
   FileInputFormat.setInputPaths(job, paths);
  }else{
   FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
  }
  
  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
  MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "errorlog",
    TextOutputFormat.class, Text.class, NullWritable.class);
  MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "apiRequest",
    TextOutputFormat.class, Text.class, NullWritable.class);
   } 
}

    OK，這就可以了，總結一下需要注意的問題，首先在我們的map類中一定要定義MultipleOutputs的對象，并且重寫cleanup和setup方法，分別用來關閉和創建MultipleOutputs對象，最重要的是在job所在的類中注冊我們的文件名，比如errorlog，apiRequest等

        上述的兩個例子有點區別，第一個是將數據寫到不同的目錄下，而第二個是寫到同一個目錄下，但是會分成不同類型的文件，如我截取的記錄

 -rw-r--r--   2 hadoop supergroup   10569073 2014-06-06 11:50 /test/aa/fileRequest-m-00063.lzo
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup   10512656 2014-06-06 11:50 /test/aa/fileRequest-m-00064.lzo
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup      68780 2014-06-06 11:51 /test/aa/firstIntoTime-m-00000.lzo
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup      67901 2014-06-06 11:51 /test/aa/firstIntoTime-m-00001.lzo

    至于怎么樣輸出到不同的目錄下，有待研究，這種方式有個不好的地方， 會產生很多的

-rw-r--r--   2 hadoop supergroup         42 2014-06-06 11:50 /test/aa/part-m-00035.lzo    空文件

“hadoop多文件輸出新舊API的方法是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！