06-MapReduce（3）FileInputFormat实现类-优快云博客

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本文详细介绍了HadoopMapReduce中的FileInputFormat和KeyValueTextInputFormat的使用，包括一个统计文本文件中每个单词出现次数的案例，并提到如何自定义InputFormat以满足更多需求。

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一、FileInputFormat实现类

二、常见实现类的介绍

三、KeyValueTextInputFormat使用案例

（2）编写KVTextMapper.java

（3）编写KVTextReducer.java

（4）编写KVTextDriver.java

一、FileInputFormat实现类

二、常见实现类的介绍

三、KeyValueTextInputFormat使用案例

1、需求

统计输入文件中每一行的第一个单词相同的行数

（1）输入数据：

Hello hi good morning
Please
Hello bye quit
Fox panda mouse
Please give me a book

（2）期望输出结果

Fox 1
Hello 2
Please 2

2、需求分析

3、代码实现

（1）建包

在src/main/java下新建包com.wolf.mr.kv

（2）编写KVTextMapper.java

新建KVTextMapper.java，写入以下内容：

package com.wolf.mr.kv;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class KVTextMapper extends Mapper<Text,Text,Text, IntWritable> {
    IntWritable v = new IntWritable(1);
    
    @Override
    protected void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 1.pack obj
        
        // 2.write out
        context.write(key,v);
    }
}

（3）编写KVTextReducer.java

新建KVTextReducer.java，写入以下内容：

package com.wolf.mr.kv;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class KVTextReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    IntWritable v = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 1. sum
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        v.set(sum);
        // 2. write out
        context.write(key,v);
    }
}

（4）编写KVTextDriver.java

package com.wolf.mr.kv;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueLineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class KVTextDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR," ");
        // 1. get job
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
        // 2. set jar path
        job.setJarByClass(KVTextDriver.class);
        // 3. link mapper and reducer
        job.setMapperClass(KVTextMapper.class);
        job.setReducerClass(KVTextReducer.class);
        // 4. set mapper type key value
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 5  set final type
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 6. path
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 7. submit job
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);

    }
}

这里需要注意的就是这两行：

        conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR," ");
        job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);

（5）设置输入输出参数

/home/wolf/kv.txt /home/wolf/output/out_KVText

（6）运行

（7）查看结果

可以看到，成功完成了需求。

四、自定义InputFormat

虽然MapReduce已经提供了三种InputFormat实现方法，但是仍然无法满足全部的应用场景，因此，我们常常需要自定义InputFormat，以满足各种各样的要求。

自定义InputFormat实操

这里先挖个坑，以后再回来学。