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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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
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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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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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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MR输入格式概述数据输入格式 InputFormat。用于描述MR作业的数据输入规范。输入格式在MR框架中的作用：文件进行分块(split)，1个块就是1个Mapper任务。从输入分块中将数据记录逐一读出，并转换为Map的输入键值对。如果想自定义输入格式，需要实现：顶级输入格式类：org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat顶级块类：org.apache.hado
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2023-07-06 17:29:32
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1. TextInputformat
TextInputformat是默认的inputformat，对于输入文件，文件中每一行作为一个记录，他将每一行在文件中的起始偏移量作为key，每一行的内容作为value。为什么不用行数作为key呢？
注意split中只
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2023-09-14 08:19:05
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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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一个任务的开始阶段是由InputFormat来决定的！1.在MapReduce框架中，InputFormat扮演的角色：– 将输入数据切分成逻辑的分片（Split），一个分片将被分配给一个单独的Mapper– 提供RecordReader的对象，该对象会从分片中读出<Key－Value>对供Mapper处理1.1InputFormat对Mapper的影响：– 决定了Mapper的数量–
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2024-05-20 23:28:09
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MapReduce多种输入格式
文件是 MapReduce 任务数据的初始存储地。正常情况下，输入文件一般是存储在 HDFS 里面。这些文件的格式可以是任意的：我们可以使用基于行的日志文件， 也可以使用二进制格式，多行输入记录或者其它一些格式。这些文件一般会很大，达到数十GB，甚至更大
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2023-11-01 17:48:32
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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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一、Mapreducer输入格式 数据输入格式(InputFormat)用于描述MR作业的数据输入规范。MR框架依赖数据输入格式完成对数据文件进行分块(一个块就是一个mapper任务)，以及提供从输入分块中将数据记录逐一读出、并转换为Map过程的输入键/值对等功能。 顶级输入格式类为：org.apache.had
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2024-03-31 10:29:01
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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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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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