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MapReduce 开发总结

Cosy
10月前大数据阅读 368

1、输入数据接口:InputFormat

(1)默认使用的实现类是:TextInputFormat

(2)TextInputFormat的功能逻辑是:一次读一行文本,然后将该行的起始偏移量作为key,行内容作为value返回。

(3)CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理,提高处理效率。

2、逻辑处理接口:Mapper

用户根据业务需求实现其中三个方法:map(),setup(),cleanup ()。

3、Partitioner分区

( 1 ) 有 默 认 实 现 HashPartitioner , 逻 辑 是 根 据 key 的 哈 希 值 和numReduces来返回一个分区号;key.hashCode()&Integer.MAXVALUE %numReduces

(2)如果业务上有特别的需求,可以自定义分区。

4、Comparable排序

(1)当我们用自定义的对象作为key来输出时,就必须要实现WritableComparable接口,重写其中的compareTo()方法。

(2)部分排序:对最终输出的每一个文件进行内部排序。

(3)全排序:对所有数据进行排序,通常只有一个Reduce。

(4)二次排序:排序的条件有两个。

5、Combiner合并

Combiner合并可以提高程序执行效率,减少IO传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。

6、逻辑处理接口:Reducer

用户根据业务需求实现其中三个方法:reduce(),setup(),cleanup ()。

7、输出数据接口:OutputFormat

(1)默认实现类是TextOutputFormat,功能逻辑是:将每一个KV对,向目标文本文件输出一行。

(2)将SequenceFileOutputFormat输出作为后续 MapReduce任务的输入,这便是一种好的输出格式,因为它的格式紧凑,很容易被压缩。

(3)用户还可以自定义OutputFormat。

MapReduce 教程
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