hadoop的inputformat问题

一、概述

1. MapReduce开始阶段阶段，InputFormat类用来产生InputSplit，并把基于RecordReader它切分成record（即KEYIN-VALUEIN），形成Mapper的输入。
2. Hadoop本身提供了若干内置的InputFormat，其中如果不明确指定默认使用TextInputFormat。

 

二、常见子类

1. TextInputFormat：作为默认的文件输入格式，用于读取纯文本文件，文件被分为一系列以LF(Line-Feed 换行)或者CR(Carriage-Return 回车)结束的行，key是每一行的数据位置偏移量，是LongWritable类型的，value是每一行的内容，为Text类型。
2. KeyValueTextInputFormat：同样用于读取文本文件，如果行被分隔符（默认是\t）分割为两部分，第一部分为key，剩下的部分为value；如果没有分隔符，整行作为 key，value为空。
3. SequenceFileInputFormat：用于读取sequence file。 sequence file是Hadoop用于存储数据自定义格式的binary文件。它有两个子类：SequenceFileAsBinaryInputFormat，将 key和value以BytesWritable的类型读出；SequenceFileAsTextInputFormat，将key和value以Text类型读出。
4. SequenceFileInputFilter：根据filter从sequence文件中取得部分满足条件的数据，通过 setFilterClass指定Filter，内置了三种 Filter，RegexFilter取key值满足指定的正则表达式的记录；PercentFilter通过指定参数f，取记录行数%f==0的记录；MD5Filter通过指定参数f，取MD5(key)%f==0的记录。
5. NLineInputFormat：0.18.x新加入，可以将文件以行为单位进行split，将文件的每一行对应一个mapper。得到的key是每一行的位置偏移量（LongWritable类型），value是每一行的内容，Text类型。适合于行数不多但是每一行的字段较多的场景
6. CompositeInputFormat：用于多个数据源的join
7. DBInputFormat：把数据库表数据读入到HDFS

 

三、自定义输入格式

概述

1. 所有InputFormat都要直接或间接的继承InputFormat抽象类
2. InputFormat中主要定义了如下两个方法：getSplits以及createRecordReader
3. 如果数据来源是文件，那么可以继承FileInputFormat。FileInputFormat实现了InputFormat接口，实现了getSplits方法，根据配置去逻辑切割文件，返回FileSplit的集合，并提供了isSplitable()方法，子类可以通过在这个方法中返回boolean类型的值表明是否要对文件进行逻辑切割，如果返回false则无论文件是否超过一个Block大小都不会进行切割，而将这个文件作为一个逻辑块返回。而对createRecordReader方法则没有提供实现，设置为了抽象方法，要求子类实现。
4. TextInputFormat继承了FileInputFormat

案例

// 格式类

public class AutoInputFormat extends FileInputFormat{

    

    @Override

    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {

        return false;

    }



    @Override

    public RecordReader createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context)

            throws IOException, InterruptedException {

        return new AutoRecordReader();

    }



}

// 读取类

public class AutoRecordReader extends RecordReader {

    private LineReader reader;

    private Text key;

    private Text value;



    @Override

    public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {



        // 获取文件分片

        FileSplit fs = (FileSplit) split;

        // 通过分片获取文件路径

        Path path = fs.getPath();

        // 获取环境配置

        Configuration conf = context.getConfiguration();

        // 获取文件系统

        FileSystem system = FileSystem.get(URI.create(path.toString()), conf);

        // 获取输入流

        FSDataInputStream in = system.open(path);

        // 将该字节流包装成一个LineReader对象方便按行读取

        reader = new LineReader(in);



    }



    @Override

    public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {



        // 初始化键值对

        key = new Text();

        value = new Text();



        Text temp = new Text();

        if (reader.readLine(temp) == 0)

            return false;

        key.set(temp.getBytes());

        for (int i = 0; i < 2; i++) {

            if (reader.readLine(temp) == 0)

                return false;

            value.append(temp.getBytes(), 0, temp.getLength());

            value.append(new Text(" ").getBytes(), 0, 1);

        }



        return true;

    }



    @Override

    public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {

        return key;

    }



    @Override

    public Text getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {

        return value;

    }



    @Override

    public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {

        return 0;

    }



    @Override

    public void close() throws IOException {

        if (reader != null)

            reader.close();

    }



}

// Mapper

public class AutoMapper extends Mapper {



    public void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        

        context.write(key, value);

        

    }



}

// Driver

public class AutoDriver {



    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf, "JobName");

        job.setJarByClass(cn.tedu.autoinput.AutoDriver.class);

        job.setMapperClass(AutoMapper.class);

        

        job.setInputFormatClass(AutoInputFormat.class);

        



        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(Text.class);



        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://192.168.32.147:9000/txt/score3.txt"));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://192.168.32.147:9000/result"));



        if (!job.waitForCompletion(true))

            return;

    

    }



}

 

四、多源输入

public class AutoDriver {



    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf, "JobName");

        job.setJarByClass(cn.tedu.autoinput.AutoDriver.class);

        

        



        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        

        // 如果多源输入的文件处理格式都一致，可以使用统一的Mapper类

        // 如果多源输入的文件处理格式不一致，则需要分别指定Mapper类

        MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.32.147:9000/txt/score.txt"), TextInputFormat.class, AutoMapper1.class);

        MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.32.147:9000/txt/score3.txt"), AutoInputFormat.class, AutoMapper2.class);



        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://192.168.32.147:9000/result2"));



        if (!job.waitForCompletion(true))

            return;

    }



}