实验目的1.了解Hadoop自带的几种输入格式2.准确理解MapReduce自定义输入格式的设计原理3.熟练掌握MapReduce自定义输入格式程序代码编写4.培养自己编写MapReduce自定义输入格式程序代码解决实际问题实验原理1.输入格式：InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件，它提供有下面的几个功能：（1）选择作为输入的文件或对象；（2） 定义把文件划分到任务的InputSp
场景 MapReduce Java API实例-统计单词出现频率： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/119410169 在上面实现统计单次出现的频率的基础上。 数据集只是单路径，如果有多个数据集文件，即有多个txt文 ...
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2021-08-06 13:52:00
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场景MapReduce Java API实例-统计单词出现频率在上面实现统计单次出现的频率的基础上。数据集只是单路径，如果有多个数据集文件，即有多个txt文件，要怎么实现。多文件输入采用MultipleInputs.addInputPath方法即可完成。注：关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书、教程推送与免费下载。实现map和reduce的代码基本和上面的一致1、map类package c
原创
2023-02-15 10:37:23
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多种方式实现：1. 实现MulitpleOutputFormat类（旧API），如MultipleTextOutputFormat 和 MultpleSequenceFileOutputFormat 是它的两个具体实现。通过自己实现MulitpleOutputFormat类，重载 generateFileNameForKeyValue 方法，达到目的。2. 由于MulitpleOutputForm
我前段时间在完成一个公司业务时，遇到了一个这样的需求：将HDFS上按每天每小时存储的数据进行数据预处理，然后对应按天存储在HDFS........由此可得，MapReduce的输入路径是：/user/data/yyyy/MM/dd/HH/ 每天有24小时，dd/目录下有24个目录，然后，对这24个目录下的数据预处理，最后输出到dd/目录： /user/out/yyyy/MM/dd/ 在设计代码的时
InputFormat简介 InputFormat：管控MR程序文件输入到Mapper阶段，主要做两项操作：怎么去切片？怎么将切片数据转换成键值对数据。 InputFormat是一个抽象类，没有实现怎么切片，怎么转换，由它的子类实现。其中InputFormat的默认实现类是FileInputForm ...
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2021-08-07 18:45:00
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一、输入格式（1）输入分片记录①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit；②一个分片不是数据本身，而是可分片数据的引用；③InputFormat接口负责生成分片；源码位置：org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新) &
MapReduce框架原理之InputFormat参考尚硅谷大数据系列文章1 InputFormat数据输入MapReduce的执行大概流程简易版： InputFormat --> Mapper --> Reducer --> OutputFormat
详细版： InputFormat --> map sort -->
一、Mapreduce简介：1、Mapreduce是一个计算框架，表现形式是有个输入（input)，Mapreduce操作这个输入(input)，通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output)，这输出就是我们所需要的结果。2、我们要学习的是这个计算模型的运行规则。 在运行一个Mapreduce计算任务的时候，任务分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/v
多种方式实现：1. 实现MulitpleOutputFormat类（旧API），如MultipleTextOutputFormat 和 MultpleSequenceFileOutputFormat 是它的两个具体实现。通过自己实现MulitpleOutputFormat类，重载 generateFileNameForKeyValue 方法，达到目的。2. 由于MulitpleOutputForm
mapreduce是什么 mapreduce是一个计算框架，所以有输入和输出。输入输出都是key/value形式的。map的key和value一对一，reduce的key是一对多的，所以value是一个迭代器。 是一个软件框架，可以并行处理，可靠且容错性高。能处理海量数据。 思想“分而治之 map：分，复杂的任务分解为简单的任务。 reduce：汇总。对map结果汇总，同一个key对应的value
1.TextInputFormat TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入。键是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量。值是这行的内容，不包括任何行终止符(换行符和回车符)，它被打包成一个Text对象。一般情况下，很难取得行号，因为文
原创
2022-06-10 19:52:21
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文章目录一、InputFormat 数据输入1.切片与MapTask并行度决定机制2.Job提交流程● Job提交流程源码详解3. FileInputFormat切片
原创
2022-08-12 11:59:19
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目录MapReduce框架原理1.MapReduce工作流程2.InputFormat数据输入1)Job提交流程和切片
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2022-07-06 17:02:53
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执行过程（1）MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，然后将输入文件切分为多个InputSplit。 （2）通过RecordReader根据InputAplit中的信息来处理InputSplit中的具体记录，加载数据并转换为适合Map任务读取的健值对，输入给Map任务。 （3）Map任务会根据用户自定义的映射规则，输出一系列的<key,value>为中间
MapReduce的输入和输出MapReduce框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。一个MapReduce作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组<key,value>
MapReduce练习目录一、数据及字段说明二、过程分析及解题思路三、具体代码实现四、程序运行结果 一、数据及字段说明二、过程分析及解题思路需求: 查找（输入一个学生的姓名，输出该生姓名以及其参加考试的课程和成绩） 返回结果格式举例：olive:english,48;PE,78;music,48;chinese,42;（这里的olive是我们指定的要查找的学生姓名，后面其参加考试的课程和对应的成绩
【硬刚Hadoop】HADOOP MAPREDUCE（3）MapReduce框架原理（1）InputFormat数据输入
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2021-09-22 17:37:38
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文章目录一、切片与MapTask并行度决定机制二、Job提交流程源码三、FileInputFormat切片机制（一）FileInputFormat切片机制（二）FileInputFormat切片源码解析(input.getSplits(job))（三）案例分析（四）FileInputFormat切片大小的参数配置四、CombineTextInputFormat切片机制五、CombineTextI
1、输入分片(Input Split)：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片，每个输入分片针对一个map任务，输入分片存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数据。输入分片往往和hdfs的block关系密切，假如我们设定hdfs块的大小是64mb，如果我们输入三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件作为一个
