MapReduce 输入数据组件

MapReduce 提供的全部输入数据组件（Map 读入文件）都继承于 FileInputFormat 抽象类

MapReduce 内置常用输入数据组件

• TextInputFormat（默认）

  TextInputFormat 读取文件得到 InputSplit，然后 LineRecordReader 通过 InputSplit 得到 Key 和 Value。Key 是当前行的偏移量，而 Value 是当前行的内容

• NLineInputFormat

  NLineInputFormat 是将 N 行文本内容作为一个切片。覆写了父类的 getSplits()。LineRecordReader 通过 InputSplit 得到 Key 和 Value。Key 是当前N行的偏移量；Value 是当前 N 行的内容

  //设置输入组件为 NLineInputFormat
  job.setInputFormatClass(NLineInputFormat. class); 
  //配置 N 行数据为一个切片 <Key ,Value>
  NLineInputFormat.setNumLinesPerSplit(job, 2);
  

• KeyValueTextInputFormat

  KeyValueTextInputFormat 的切片算法使用的是父类 FileInputFormat 的。使用 KeyValueLineRecordReader 获取数据的 Key 和 Value。

  用于纯文本文件的 InputFormat。文件被分成几行。换行或回车都可用来表示行结束。每一行通过分隔符字节划分为键和值部分。如果不存在这样的字节，键将是整个行，值将为空。分隔符字节可以在配置文件中的属性名称

  configuration conf = job.getConfiguration();
  //默认是制表符(\t)
  conf.set("mapreduce.input.keyvaluelinerec ordreader.key.value.separator",",");         
  job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
  

• CombineTextInputFormat

  框架默认的 TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个 MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的 MapTask，处理效率极其低下。

  如果有小文件存在，可以使用 CombineTextInputFormat。CombineTextInputFormat 通过设置 MaxInputSplitSize
  可以控制 split 的数量，也就是可以将多个小文件做成一个 split，减少 MapTask 的数量。

  

  切片规则：

  • 文件大小与 MaxInputSplitSize 进行比较

  • 文件大小 < MaxInputSplitSize，单独成为一个文件块

  • 2 * MaxInputSplitSize > 文件大小 > MaxInputSplitSize，文件平均切分为两个文件块

  • 文件大小 > 2 * MaxInputSplitSize，先按照 MaxInputSplitSize 划分一个文件块，剩余部分按照之前规则划分

  • 最终将划分的文件块合并为文件切片，一个文件切片则对应一个 MapTask 任务

  //设置输入数据组件
  job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
  
  //设置 MaxInputSplitSize 4M 
  CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,4 * 1024 * 1024);
  

以上输入数据组件都是按行读取数据，每一行会形成一个 <K,V> 对，调用一次 map() 方法

自定义输入数据组件

自定义输入数据组件，需要继承 FileInputFormat 抽象类并重写 RecordReader() 方法(实现具体自定义读的逻辑)

MapReduce 输出数据组件

MapReduce 提供的全部输出数据组件（Reduce 写出文件）都继承于 FileoutputFormat 抽象类

MapReduce 内置常用输出数据组件

• TextOutputFormat

  Reducer 的结果直接以字符串格式按行写出到文件中

• SequenceFileOutputFormat

  Reducer 的结果按照 KV 键值对格式写出的序列化文件

  SequenceFileOutputFormat 中写入的是 Reducer 输出的 KV 键值对且进行了序列化，因此更方便进行压缩；此外，一个 MR 流程得到的结果如果是 SequenceFileOutputFormat 格式写出，那么该结果能够很便利地作为下一个 MR 流程的输入，因为已经序列化封装好了 KV 键值对，作为输入时只需要进行反序列化读入即可

自定义输出数据组件

自定义输出数据组件，需要继承 FileOutputFormat 抽象类并重写 RecordWriter() 方法(实现具体自定义写的逻辑)