hadoop 一些使用上的记录（ATCO）
//设置MAP处理类为MutithreadedMapper
job.setMapperClass(MutithreadedMapper.class);
//设置MutithreadedMapper的线程数(建议使用配置)
MultithreadedMapper.setNumberOfThreads(job,10)
2、按行划分MAP，即实现输入文件按行划分，每N行一个MAP
//设置JOB的格式化输入类为NLineInputFormat
job.setInputFormatClass(NLineInputFormat.class)
//设置每N行为一个MAP，当然，这个数据最好使用计算的方法去得出，因为不然输入一个大文件会导致MAP很大，会导致占用整个集群资源，如限制最多只能占用N个MAP，当计算出来的MAP大于最大能占用MAP时，以最大可占用MAP数平分其行数
job.getConfiguration().set(NLineInputFormat.LINES_PER_MAP,"500");
3、将输出忽略KEY值(即输出时不带有KEY值,直接为每行一个VALUE)
这样的输出其实最简单的就是在输出时KEY值使用NullWritable.get()作类型即可，如：
context.write(NullWritable.get(),new Text("aaa"));
也可以重写格式化输出类。
4、输出时按情况使用不同的文件名输出结果
这种情况也可以重写格式化输出类实现。
这里说一种简单的方法：
1）、先在提交JOB之前，设置多行输出别名，设置其别名，输出类型，Key类型,value类型
MultipleOutputs.addNameOutput(job,"corpInfo",TextOutputFormat.class,Text.class,Text.class);
MultipleOutputs.setCounterEnabled(job,true);//重设别名输出后，其计算器要设置才能显示输出数
注：设置的别名只是标识输出格式，key格式,value格式的一个类变量。即表示，如果你要输出的文件有多种不同的格式标识，则设置多个别名以标示输出格式。
2）、在map中声明输出
private MultipleOutputs outs;
3）在map的setup方法中实例化输出类:
@Override
protected void setup(Context context){
outs=new MultipleOutputs(context);
}
4）在map的cleanup方法中关闭输出类:
public void cleanup(Context context) throws IOException,InterruptedException{
super.cleanup(Context);
outs.close;
}
5）在map中使用
outs.write("corpInfo",NullWritable.get(),new Text("aaa"),"result");
参数为：输入别名，KEY，VALUE,文件名
当要输出的数据其输出格式都一致时，可以用相同的别名进行输出成不同的文件名，文件名一般会加一些后缀，一般为机器节点标识值，如result0001
注：上面是MAP的输出，reduce也是一样的：声明输出类，实例化，使用
5、关于输入输出编码
hadoop源代码中涉及编码问题时都是写死的utf-8，但是不少情况下，也会遇到输入文件和输出文件需要GBK编码的情况。
输入文件为GBK，则只需在mapper或reducer程序中读取Text时，使用new String(text.getBytes(), 0, text.getLength(), encoding)进行一下转码即可正常读出。
输出文件为GBK，则重写TextOutputFormat类，如public class GBKFileOutputFormat<K, V> extends FileOutputFormat<K,V>，
把TextOutputFormat的源码拷过来，然后把里面写死的utf-8编码改成GBK编码。最后，在run程序中，设置job.setOutputFormatClass(GBKFileOutputFormat.class);