查看了hadoop 的源代码，终于搞明白MapReducer作业的数据输入原理，成果如下：
Hadoop中MapReducer的作业的输入通过InputFormat接口提供；
InputFormat提供的功能如下：将输入的文件，分成逻辑上的切片InputSplit，每一个InputSplit会分配给一个Mapper处理，RecordReader负责从InputSp
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2023-09-23 15:29:29
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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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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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关于输入格式：hadoop中自带了许多的输入格式，其中有一个抽象类是FileInputFormat,所有操作文件的InputFormat类都是从这里继承功能和属性，当开启一个hadoop作业时，FileInputFormat会得到一个路径参数，这个路径包含了所需要处理的文件，FileInputFormat会读取目录中的所有文件,然后通过把这些文件拆分成一个或多个切片。可以通过Job对象setInp
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2023-07-24 11:07:35
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首先说一下Hadoop中预定义的Mapper 与ReducerInputFormat接口决定了输入文件如何被hadoop分块(split up)与接受。TextInputFormat是InputFormat的默认实现，对于输入数据中没有明确的key值时非常有效，TextInputFormat返回的key值为字符在输入块中的行数，value为这行的内容。其他InputFormat的子类还有KeyVa
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2023-11-18 23:32:05
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在Hadoop的生态系统中，处理大数据需要有效且高效的输入文件创建方法。本文将深入探讨如何在Hadoop中创建输入文件，涵盖背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及选型指南，以便为读者提供深入全面的理解。
# 背景定位
在处理大规模数据时，Hadoop作为一种分布式计算框架，已成为行业标准。然而，创建输入文件是数据存储和处理的第一步。适用场景主要包括数据清洗、预处理及机器学习任务。
随着
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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# 使用Hadoop FileSystem获取文件的步骤
在现代大数据环境中，Hadoop是一个强大的框架，提供分布式存储和大规模数据处理功能。使用Hadoop的FileSystem API，我们可以轻松地访问和操作HDFS（Hadoop分布式文件系统）上的文件。本文将详细介绍如何使用Hadoop FileSystem获取文件的过程。
## 1. 流程概述
首先，我们来看看获取Hadoop文
# 使用Hadoop获取文件行数的指南
在处理大数据时，Hadoop是一个非常强大的工具。今天，我们将一起学习如何在Hadoop中获取文件的行数。这一过程可以用于数据分析和简单的统计。在开始之前，让我们先了解整个流程。
## 处理流程
在Hadoop中获取文件行数的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
今年，大数据在很多公司都成为相关话题。虽然没有一个标准的定义来解释何为 “大数据”，但在处理大数据上，Hadoop已经成为事实上的标准。IBM、Oracle、SAP、甚至Microsoft等几乎所有的大型软件提供商都采用了Hadoop。然而，当你已经决定要使用Hadoop来处理大数据时，首先碰到的问题就是如何开始以及选择哪一种产品。你有多种选择来安装Hadoop的一个版本并实现大数据处理。本文讨论
# Hadoop获取文件数的科普文章
Hadoop是一个开源的框架，用于大规模数据存储和处理。它的核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。Hadoop广泛应用于大数据场景，许多用户可能会面临如何获取指定目录下的文件数量的问题。本文将介绍如何在Hadoop中获取文件数，给出相关代码示例，并解释其原理和应用。
## Hadoop生态系统简介
Hadoop的生态系统包
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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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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问题描述：采用哈夫曼编码思想实现文本文件的压缩和恢复功能。 基本要求： （1）菜单包括： 1.录入被压缩文件名 2.压缩文件 3.恢复文件 4.验证恢复的文件是否正确 5.退出 （2）对于压缩文件功能要求：压缩前显示被压缩文件内容，然后显示对各个文本字符的哈夫曼编码，显示压缩后的结果，并保存至一个新的二进制文件中。 （3）提供恢复文件与原文件的相同性对比功能，以验证恢复的正确性。（我是中南民族大学
减少储存文件所需空间，还可以降低其在网络上传输的时间。hadoop下各种压缩算法的压缩比
压缩算法 原始文件大小 压缩后的文件大小 压缩速度 解压速度
gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s
bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9
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2023-10-20 20:31:48
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# 从Hadoop获取文件到本地
在大数据处理领域中，Hadoop是一个非常流行的开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。有时候我们需要从Hadoop集群中获取文件到本地进行分析或其他操作。本文将介绍如何通过Hadoop命令行或Java代码实现这一目标。
## 使用Hadoop命令行获取文件到本地
首先，我们可以使用Hadoop命令行工具`hadoop fs -get`来从Hadoop集
原创
2024-05-06 04:56:15
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目录1、awk命令完整语法和工作原理2、awk自带变量3、awk中的模糊匹配和精确匹配4、awk实例5、awk命令的引用shell变量6、awk命令与if语句、for循环、数组组合使用1、awk命令完整语法和工作原理awk命令完整语法awk 'BEGIN{commands}pattern{commands}END{commands}' filename注意：{}里面有两条commans用;隔开 p
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2024-09-06 11:33:42
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1.InputStream和OutputStream流类这两类是Java语言中处理以位（bit）为单位的流，可处理二进制文件的数据，也可处理文本文件。虽然字节流可以操作文但是不提倡，因为用字节流操作文本文件，如果文件中有汉字，可能出现乱码，建议使用字符流操作文本文件。（1）InputStream流类······常用方法：public int read（）、public int available（
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2023-08-25 16:04:17
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package chapter10.branch01;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
public class TestStandarInput {
public static void main(String[] args) throws Exception {
new TestStanda
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2024-09-19 17:13:39
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如何使用Hadoop获取文件大小
## 1. 引言
在Hadoop中获取文件大小是一个常见的操作，可以用于监控文件的大小变化，或者进行文件的统计分析等。本文将介绍如何使用Hadoop来获取文件的大小。对于刚入行的开发者，我们将一步一步地引导你完成这个任务。
## 2. 流程展示
首先，让我们来看一下整个流程的步骤。下面是一个简易的表格展示。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-01-03 10:53:20
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