inputformat专题
大数据技术之_05_Hadoop学习_02_MapReduce_MapReduce框架原理+InputFormat数据输入+MapReduce工作流程(面试重点)+Shuffle机制(面试重点)
大数据技术之_05_Hadoop学习_02_MapReduce 第3章 MapReduce框架原理3.1 InputFormat数据输入3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详解3.1.3 FileInputFormat切片机制3.1.4 CombineTextInputFormat切片机制3.1.5 CombineTextInputForma
InputFormat的作用
InputFormat： 从文件中读取数据，转化成key-value格式。 对于常用的数据类型，hadoop已经有了这个接口的实现。 特殊文件格式的话，只有你自己知道怎么读取这种文件格式，你可以自己来定义。 method: 1. get InputSplit 框架调用此方法获得有几个逻辑块， 这样就知道需要多少个mapper了， 数据产生地点产生Mapper的实例。 2.c
MapReduce数据输入中InputFormat类源码解析
http://www.iteblog.com/archives/1407 在MapReduce作业中的数据输入和输出必须使用到相关的InputFormat和OutputFormat类，来指定输入数据的格式，InputFormat类的功能是为map任务分割输入的数据。 InputFormat类中必须指定Map输入参数Key和Value的数据类型，以及对输入的数据如何进行分割。我们
MapReduce的自定义inputFormat（合并小文件）
需求 无论hdfs还是mapreduce，对于小文件都有损效率，实践中，又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案 分析（小文件的优化无非以下几种方式：） 1、 在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS 2、 在业务处理之前，在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并 3、 在mapreduce处理时，可采用combineInputFormat提
学习笔记 - Hadoop InputFormat 浅谈
在执行一个Job的时候，Hadoop会将输入数据划分成N个Split，然后启动相应的N个Map程序来分别处理它们。 数据如何划分？Split如何调度（如何决定处理Split的Map程序应该运行在哪台TaskTracker机器上）？划分后的数据又如何读取？这就是本文所要讨论的问题。 先从一张经典的MapReduce工作流程图出发： 1、运行mapred程序； 2、本次运行将生成一个Job，于是Job
MapReduce高级编程之自定义InputFormat
InputFormat是MapReduce中一个很常用的概念，它在程序的运行中到底起到了什么作用呢？ InputFormat其实是一个接口，包含了两个方法： public interface InputFormat<K, V> { InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException; Recor
大数据【五十四】【转】Hadoop系列之InputFormat,OutputFormat用法
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大数据【五十六】【转】自定义 hadoop MapReduce InputFormat 切分输入文件
一、原理： InputFormat是MapReduce中一个很常用的概念，它在程序的运行中到底起到了什么作用呢？ InputFormat其实是一个接口，包含了两个方法： public interface InputFormat<K, V> {InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;Record
hadoop中inputFormat类
org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat 是一个抽象类， 关于这个抽象类的功能描述如下： 1、首先为Job验证输入； 2、将输入的文件分成逻辑上的splits，每个split会被应用到一个单独的mapper上； 3、提供RecorderReader的实现，用来从逻辑split中一点一点的收集数据到mapper中。 这个抽象类中，有两个抽象
Hive自定义分隔符InputFormat
Hive默认创建的表字段分隔符为：\001(ctrl-A)，也可以通过 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 指定其他字符，但是该语法只支持单个字符，如果你的分隔符是多个字符，则需要你自定义InputFormat来实现，本文就以简单的示例演示多个字符作为分隔符的实现。 [一]、开发环境 Hadoop 2.2.0Hive 0.12.0Java1.6+M
自定义InputFormat和OutputFormat案例
一、自定义InputFormat InputFormat是输入流，在前面的例子中使用的是文件输入输出流FileInputFormat和FileOutputFormat，而FileInputFormat和FileOutputFormat它们默认使用的是继承它们的子类TextInputFormat和TextOutputFormat，以Text的方式去读取数据。 当我们遇到许多小文件，要将他们
HIVE 处理日志，自定义inputformat 完整版
网上找了很多材料都是写了部份代码的，今天在峰哥的帮助下实现了此功能。 为何要设置此功能是由于 hive fields terminated by '||||' 不支持 字符串导致 将你的inputformat类打成jar包，如MyInputFormat.jar 将MyInputFormat.jar放到 hive/lib里，然后就可以建表了 假设你的inputFormat类路径是com.
【Hadoop】5.MapReduce框架原理-自定义InputFormat
说明 自定义InputFormat一般应用于hadoop自带的InputFormat类型不能满足某个应用场景中，需要我们自定义来解决 自定义步骤 自定义Inputformat步骤如下： 自定义一个类继承InputFormat改写RecordReader，实现一次读取一个完成的文件封装为KV在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件SequenceFile文件
【Hadoop】4.MapReduce框架原理-InputFormat数据输入
InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 MaskTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响整个job的处理速度。在这里并不是MapTask越多越好，也不是越少越好。 首先说一下MapTak并行决定机制： 一个Job的Map阶段并行度由客户端提交Job时的切片数决定的每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理默认情况下，切片大小=Bloc