文章目录1、序列化概述1.1 什么是序列化1.2 为什么要序列化1.3 为什么不用Java 的序列化1.4 Hadoop 序列化特点2、实现自定义序列化接口（Writable）2.1 自定义序列化基本步骤2.2 自定义序列化案例1. 分析需求及实现逻辑2. 编写MapReduce 程序 1、序列化概述1.1 什么是序列化 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储
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2024-07-10 12:31:33
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Hadoop提供了较为丰富的数据输入输出格式，可以满足很多的设计实现，但是在某些时候需要自定义输入输出格式。数据的输入格式用于描述MapReduce作业的数据输入规范，MapReduce框架依靠数据输入格式完后输入规范检查（比如输入文件目录的检查），对数据文件进行输入分块（InputSpilt）以及提供从输入分快中将数据逐行的读出，并转换为Map过程的输入键值对等功能。Hadoop提供了很多的输入
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2023-09-20 10:52:19
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版本号：CDH5.0.0 （hdfs:2.3。mapreduce：2.3，yarn：2.3）hadoop多文件格式输入，一般能够使用MultipleInputs类指定不同的输入文件路径以及输入文件格式。比方如今有例如以下的需求：现有两份数据：phone：123,good number 124,com
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2017-08-21 11:48:00
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1 常用输入格式输入格式特点使用的RecordReader是否使用FileInputFormat的getSplitsTextInputFormat以行偏移量为key，以换行符前的字符为ValueLineRecordReader是KeyValueTextInputFormat默认分割符为”\t”，根据分割符来切分行，前为key，后为valueKeyValueLineRecordReader，内部使用
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2024-01-23 22:12:27
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hadoop多文件格式输入，一般可以使用MultipleInpu
原创
2023-07-24 15:28:34
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个人感觉如果没有能自己实现输入格式的话，其实对mapreduce的程序运行，是不能理解深刻的。实现目标:自定义输入格式从本地文本信息中统计单词出现个数。感觉很熟悉吧。第一步首先要实现抽象类InputFormat。里面有要两个实现的方法，得到分片信息，和得到记录阅读类（RecordReader）。下面是源代码public abstract class InputFormat<K, V>
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2023-08-18 21:23:37
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Hadoop代码测试环境：Hadoop2.4应用：在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类。Hadoop内置的输入文件格式类有：1）FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类，我们自定义就直接使用它作为父类；2）TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类，我们一般编程，如果没有特
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2023-09-22 12:55:10
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Hadoop常常被用作大型数据处理生态系统中的一部分。它的优势在于能够批量地处理大量数据，并将结果以最好的方式与其他系统相集成。从高层次角度来看，整个过程就是Hadoop接收输入文件、使用自定义转换（Map-Reduce步骤）获得内容流，以及将输出文件的结果写回磁盘。上个月InfoQ展示了怎样在第一个步骤中，使用InputFormat类来更好地对接收输入文件进行控制。而在本文中，我们将同大家一起探
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2023-09-06 17:18:56
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Hadoop学习有一段时间了，但是缺乏练手的项目，老是学了又忘。想想该整理一个学习笔记啥的，这年头打字比写字方便。果断开博客，咩哈哈~~ 开场白结束（木有文艺细胞） 默认的MapReduce作业import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.
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2024-05-21 10:48:47
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FSDataInputStream类扩展了java中的DataInputStream类，以达到随机读的特性，避免了从同开始读到分片的位置，从而提高了效率。
输入格式：InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件，其中一个子类是FileInputFormat抽象类。当开启Hadoop作业时，FileInputFormat会得到一个路径参数，这个路径内包含了所需要处理的文件，File
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2023-09-26 15:53:22
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一、输入格式 1、输入分片split 一个分片对应一个map任务； 一个分片包含一个表（整个文件）上的若干行，而一条记录（单行）对应一行； 分片包含一个以字节为单位的长度 和 一组存储位置，分片不包含实际的数据； map处理时会用分片的大小来排序，优先处理最大的分片； hadoop中Java定义的分片为InputSplit抽象类：主要两个方法
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2023-07-24 09:27:54
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Hadoop提供了较为丰富的数据输入输出格式，可以满足很多的设计实现，但是在某些时候需要自定义输入输出格式。数据的输入格式用于描述MapReduce作业的数据输入规范，MapReduce框架依靠 数据输入格式完后输入规范检查（比如输入文件目录的检查），对数据文件进行输入分块（InputSpilt）以及提供从输入分快中将数据逐行的读出，并转 换为Map过程的输入键值对等功能。Hadoop提供了很多的
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2024-06-22 16:58:22
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之前讨论[Haoop的输入格式]，当然对应肯定有输出的格式，这是很重要的，因为输出的内容正是我们想要的，处理的目的就是获取这些结果。()，OutputFormat类的结构文本输出1.TextOutputFormat默认的输出格式，把每条记录写为文本行；当把TextOutputFormat作为输出格式时，其键（KEY）和值（VALUE）可以是任意类型，TextOutputFormat最终会调用toS
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2023-09-01 08:48:53
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自定义输入输出应用：在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类。hadoop内置的输入文件格式类有：1）FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类，我们自定义就直接使用它作为父类；2）TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类，我们一般编程，如果没有特别指定的话，一般都使用的是这个
Hadoop学习有一段时间了，但是缺乏练手的项目，老是学了又忘。想想该整理一个学习笔记啥的，这年头打字比写字方便。果断开博客，咩哈哈~~ 开场白结束（木有文艺细胞） 默认的MapReduce作业 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apach
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2023-07-24 14:31:26
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Hadoop 自定义输入输出一、输入端1. 数据读取抽象类2. 自定义MySQL输入类二、输出端1. 数据输出抽象类2. 自定义MySQL输出类三、测试例1. 目的2. 数据库表结构3. 编写测试例3.1 Map 输入Value类3.2 Map 输出Key3.3 Map 输出Value3.4 Map 任务3.5 Reduce 输出Value3.6 Reduce 任务3.7 Runner4. 运行结
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2023-09-20 12:34:55
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理论和源代码分析：一，数据输入格式（InputFormat）用于描述MapReduce的作业
数据输入规范。MapReduce框架依靠数据输入格式完成输入
规范检查（比如输入文件的目录的检查），对数据文件进行
输入分块（InputSplit），以及提供从输入分块中 将数据逐一
读出，并转换为，Map过程的输入键值对等功能。
最常用的数据输入格式：TextInputFormat和KeyVa
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2023-09-20 12:41:34
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文件格式:SequenceFile
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1.SequenceFile
Key-Value对方式。 2.不是文本文件，是二进制文件。
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2023-07-05 11:43:59
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Hadoop 存档每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在namenode的内存中，因此hadoop存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多。例如，一个1MB的文件以大小为128MB的块存储，使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。Hadoop存档文件或HAR文件，是一个更
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2023-09-16 22:58:54
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1、5种存储格式Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式，如TextFile，RCFile，SequenceFile，AVRO，ORC和Parquet格式。Cloudera Impala也支持这些文件格式。在建表时使用STORED AS (TextFile|RCFile|SequenceFile|AVRO|ORC|Parquet)来指定存储格式。Te
