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hadoop多文件输出

2024-09-24 02:21:38   216人阅读

原文链接：http://www.cnblogs.com/zhoujingyu/p/5316070.html

　　现实环境中，常常遇到一个问题就是想使用多个Reduce，但是迫于setup和cleanup在每一个Reduce中会调用一次，只能设置一个Reduce，无法是实现负载均衡。

　　 问题，如果要在reduce中输出两种文件，一种是标志，另一种是正常业务数据，实现方案有三种：

　　（1）设置一个reduce，在reduce中将数据封装到一个集合中，在cleanup中将数据写入到hdfs中，但是如果数据量巨大，一个reduce无法充分利用资源，实现负载均衡，但是如果数据量较小，可以使用

　　（2）设置多文件输出，使用MultipleOutputs类 具体见代码：

private MultipleOutputs mos;   
  
@Override   
protected void setup(Context context)   
throws IOException, InterruptedException {   
  mos=new MultipleOutputs(context);  
}   
@Override   
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)   
throws IOException, InterruptedException {   
  
String key1=key.toString();   
for(Text t:values){   
   if(key1.equals("a")){   
   mos.write("a", key,t);   
   } else if(key1.equals("b")){   
   mos.write("b", key,t);      
   } else if(key1.equals("c")){   
   mos.write("c", key,t);   
     
   }   
 }   
}   
@Override   
protected void cleanup(   
Context context)   
throws IOException, InterruptedException {   
mos.close();  
}

　　main方法中配置

MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "a", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);  
MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "b", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);  
MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "c", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);

　　结果文件为  a-r-0000,b-r-0000,c-r-0000,part-r-0000  

（3）第三种方案是自己实现多文件输出 详见http://blog.csdn.net/qingmu0803/article/details/39665407

 

hadoop多文件输出


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