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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InputFormat数据输入一、切片与MapTask并行度决定机制MapReduce的数据流为：MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。InputFormat会在数据提交前对数据进行切片处理。**数据块：**Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。**数据切片：**数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。不同的I
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2023-08-29 15:42:52
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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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由上图可知;写入文件分为三个角色,分别是clientnode namenode 和datanodecliennode本质为java虚拟机.namenode 和datanode则是Hadoop数据集群存储块第一步:create实际是客户端创建DistributedFileSystem实例化对象第二步 create通过实例化对象录取调用对象中create()方法,此
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2023-06-08 11:23:36
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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；key代表当前行数据距离文件开始的距离，value代码当前行字符串；
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2023-07-24 11:12:55
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10-Hadoop MapReduce 原理 InputFormat介绍有的数据不可以进行切分，
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2022-11-18 01:12:23
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我们先简要了解下InputFormat输入数据1.数据块与数据切片数据块： Block在HDFS物理上数据分块，默认128M。数据块是HDFS存储数据单位数据切片： 数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会物理上切片存储。数据切片是MapReduce计算输入数据的单位，一个切片对应启动一个MapTask2.数据切片与MapTask并行度决定机制一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时
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2024-06-16 20:36:09
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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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mapreduce 中 , 一个 job 的 map 个数 , 每个 map 处理的数据量是如何决定的呢 ? 另外每个 map 又是如何读取输入文件的内容呢 ? 用户是否可以自己决定输入方式 , 决定 map 个数呢 ? 这篇文章将详细讲述 hadoop 简介 : mapreduce 作业会根据输入目录产生多个 map 任务 , 通过多个 map 任务并行执行来提高作业运行速
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2023-11-22 17:20:41
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文章目录需求输入数据期望输出数据需求分析编写代码自定义inputformat自定义WholeRecordReaderMapper类Reducer类Driver类执行结果 无论HDFS还是MapReduce，在处理小文件时效率都非常低，但又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案。可以自定义InputFormat实现小文件的合并需求将多个小文件合并成一个SequenceFile文件（SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对的文件格式），Seq
原创
2021-07-09 17:25:59
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MapReduce中的InputFormat1.源码package org.apache.hadoop.mapreduce;import java.io.IOException;import java.util.List;import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience;import org.apache.h...
原创
2022-01-28 11:17:00
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unningJob submitJobInternal { return ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<RunningJ
原创
2023-04-21 06:12:47
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Hadoop Java分片inputformat词频统计是大数据处理中的一个经典应用，它通过对海量文本数据进行分析，提取出各个词汇的出现频率。在本文中，我将详细记录在这一项目中的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和最佳实践。
首先，备份策略是确保数据安全与完整的重要环节。以下思维导图展示了我们在项目中选择的备份策略及其存储架构。
```mermaid
mindmap
roo
MapReduce中的InputFormat1.源码package org.apache.hadoop.mapreduce;import java.io.IOException;import java.util.List;import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience;import org.apache.h...
原创
2021-07-07 15:41:26
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MapReduce InputFormatHadoop InputFormat 会检查作业的数据输入规范，它把输入文件分割成 InputSplit 分片，并发送给 Mapper。Hadoop InputFormat输入文件的分片和读取是由 InputFormat 定义的。InputFormat 主要负责创建数据分片，并把它转换成记录（即键值对），如果你还不熟悉 MapReduce 作业的工作原理，请参考 MapReduce 工作原理。MapReduce 任务处理的数据是存储在输入文件的，而输入文件
原创
2021-10-14 16:45:29
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指定LLAP（Low Latency Analytical Processing）引擎任务调度器中重新启用节点的最大超时时间hive.llap.task.scheduler.node.reenable.max.timeout.ms 是Apache Hive中的一个配置属性，用于指定LLAP（Low Latency Analytical Processing）引擎任务调度器中重新启用节点的最大超时时
Hadoop InputFormat介绍1 概述我们在编写MapReduce程序的时候，在设置输入格式的时候，会调用如下代码：job.setInputFormatClass(KeyVakueTextInputFormat.class)通过上面的代码来保证输入的文件是按照我们想要的格式被读取，所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInpu
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2023-09-21 17:11:06
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hadoop的inputformat和outputformat 最好的例子vertica ：虽然是在pig中实现的udf，
原创
2023-04-21 06:05:20
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接下来我们按照MapReduce过程中数据流动的顺序，来分解org.apache.hadoop.mapreduce.lib.*的相关内容，并介绍对应的基类的功能。首先是input部分，它实现了MapReduce的数据输入部分。类图如下： 类图的右上角是InputFormat，它描述了一个MapReduce Job的输入，通过InputFormat，Hadoop可以：l &nbs
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2024-04-24 08:49:18
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平时我们写MapReduce程序的时候，在设置输入格式的时候，总会调用形如job.setInputFormatClass(Ke
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2022-06-15 17:16:10
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