使用MapReduse 处理 SequenceFile

2024-04-03 01:48

本文主要是介绍使用MapReduse 处理 SequenceFile,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

为了解决大量小图片在HDFS存储是存储在的问题,将小图片存储到SequenceFile中,然后通过MapReduce函数对SequenceFile文件进行操作。

用过设置,job的输入文件格式得到SequenceFile中的数据,代码如下:

package com.wang;
import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;public class Parral_Pyramid {static int i=0;public static void main(String[] args) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubConfiguration conf=new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf);//ע设置main的主类job.setJarByClass(Parral_Pyramid.class);job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class);//设置Mapper参数job.setMapperClass(Image_Mapper.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(Text.class);job.setOutputFormatClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat.class);job.setNumReduceTasks(0);		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://master:9000/wang/result1.seq/part-r-00000"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://master:9000/wang/result2.seq"));		job.waitForCompletion(true);}static class Image_Mapper extends Mapper<Text, Text, Text, Text>{
//		private  SequenceFile.Reader reader = null;@Overrideprotected void map(Text key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {//得到文件内容i++;System.out.println("now_key:"+key.toString()+"value="+value); //这里map读进来的数据即SequenceFile中的key和value
//			context.write(new Text(next_key),value);}}
}

这篇关于使用MapReduse 处理 SequenceFile的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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