17、大数据处理中的外部源输入输出模式解析

大数据处理中的外部源输入输出模式解析

在大数据处理中，数据的输入输出是非常关键的环节。外部源输入输出模式为我们提供了一种将数据直接与外部系统交互的方式，避免了数据的中间存储，提高了数据处理的效率。下面将详细介绍外部源输出和输入模式，以及相关的示例代码。

外部源输出模式

外部源输出模式用于将数据写入到 Hadoop 和 HDFS 之外的系统。

模式描述

该模式允许将 MapReduce 的输出数据直接写入到外部源，而不是存储在 HDFS 中。

意图

将 MapReduce 的输出结果存储到非原生位置。

动机

• 直接将数据加载到外部系统，避免了中间的数据存储过程，提高了效率。
• 可以确保 MapReduce 作业使用到最新的数据。

结构

外部源输出模式的结构主要包括以下两个部分：
- OutputFormat ：在作业提交前验证作业配置的输出规范，确保外部源正常工作，并创建和初始化 RecordWriter 实现。
- RecordWriter ：将所有的键值对写入到外部源。其实现会根据不同的外部数据源而有所不同。

下面是外部源输出模式的流程图：

graph LR
    A[Job Submission] --> B[OutputFormat]
    B --> C{Ve