在Hadoop Map Reduce中重命名部件文件

Aru*_*A K 21 java hadoop mapreduce

我已尝试MultipleOutputs按照http://hadoop.apache.org/docs/mapreduce/r0.21.0/api/index.html?org/apache/hadoop/mapreduce/lib/output/MultipleOutputs中的示例使用该类html的

驱动程序代码

    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = new Job(conf, "Wordcount");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
    job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "text", TextOutputFormat.class,
            Text.class, IntWritable.class);
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
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减速机代码

public class WordCountReducer extends
        Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();
    private MultipleOutputs<Text, IntWritable> mos;
    public void setup(Context context){
        mos = new MultipleOutputs<Text, IntWritable>(context);
    }
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        //context.write(key, result);
        mos.write("text", key,result);
    }
    public void cleanup(Context context)  {
         try {
            mos.close();
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
         }
}
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发现reducer的输出重命名为text-r-00000

但这里的问题是我也得到一个空的part-r-00000文件.这是预期MultipleOutputs的行为,还是我的代码有问题?请指教.

我尝试过的另一个替代方法是使用FileSystem类迭代我的输出文件夹,并手动重命名以part开头的所有文件.

什么是最好的方法?

FileSystem hdfs = FileSystem.get(configuration);
FileStatus fs[] = hdfs.listStatus(new Path(outputPath));
for (FileStatus aFile : fs) {
if (aFile.isDir()) {
hdfs.delete(aFile.getPath(), true);
// delete all directories and sub-directories (if any) in the output directory
} 
else {
if (aFile.getPath().getName().contains("_"))
hdfs.delete(aFile.getPath(), true);
// delete all log files and the _SUCCESS file in the output directory
else {
hdfs.rename(aFile.getPath(), new Path(myCustomName));
}
}
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Cha*_*guy 21

即使您正在使用MultipleOutputs,默认OutputFormat(我相信它TextOutputFormat)仍在使用,因此它将初始化并创建part-r-xxxxx您正在看到的这些文件.

它们是空的这一事实是因为你没有做context.write因为你正在使用它MultipleOutputs.但这并不妨碍在初始化期间创建它们.

要摆脱它们,你需要定义你OutputFormat说你不期望任何输出.你可以这样做:

job.setOutputFormat(NullOutputFormat.class);
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使用该属性集,这应该确保您的零件文件根本不会被初始化,但您仍然可以获得输出MultipleOutputs.

您也可以使用LazyOutputFormat哪个将确保仅在/如果有某些数据时创建输出文件,而不是初始化空文件.你可以这样做:

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.LazyOutputFormat; 
LazyOutputFormat.setOutputFormatClass(job, TextOutputFormat.class);
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请注意,您正在使用Reducer原型MultipleOutputs.write(String namedOutput, K key, V value),它只使用默认输出路径,该路径将基于您生成以下内容namedOutput:{namedOutput}-(m|r)-{part-number}.如果您想要更多地控制输出文件名,您应该使用原型MultipleOutputs.write(String namedOutput, K key, V value, String baseOutputPath),它允许您根据键/值获取在运行时生成的文件名.


RHo*_*and 11

这是您在Driver类中需要做的所有操作,以更改输出文件的基本名称: job.getConfiguration().set("mapreduce.output.basename", "text"); 这将导致您的文件被称为"text-r-00000".