把输入文件切分成多个逻辑InputSplit实例,并把每个实例分发给一个Mapper(一对一);FileSplit是默认的InputSplit,通过write(DataOutput out)和readFields(DataInput in)两种方法进行序列化和反序列化。 提供RecordReader实现。这个RecordReader从逻辑InputSplit中获取输入记录,这些记录将由Mapper处理,Mapper利用该实现从InputSpli...
minsize(切片最小值):参数调的比blockSize大,则可以让切片变得比blockSize还大。 (3)获取切片信息API // 获取切片的文件名称 String name = inputSplit.getPath().getName(); // 根据文件类型获取切片信息 FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit(); 3.1.4 TextInputFormat 1)FileInputForm...
FileInputFormat(最常见的InputFormat实现)的getSplits方法中,首先会计算totalSize=8(可以对照源码看看,注意getSplits这个函数里的计量单位是Block个数,而不是Byte个数,后面有个变量叫bytesremaining仍然表示剩余的Block个数,有些变量名让人无语),然后会计算goalSize=totalSize/numSplits=4,对于File1,计算一个Split有...
FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit(); 1. 2. 3. 4. 5. 实现类[TextInputFormat] FileInputFormat 实现类主要包括TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、 NLineInputFormat、CombineTextInputFormat 和自定义 InputFormat TextInputFormat 是默认的 FileInputFormat 实现类。
是mapreducer对文件进行处理和运算的输入单位。只是一个逻辑概念。每一个InputSplit并没有对文件进行实际的切割。只是记录了要处理文件的位置信息(包括文件的path和hosts、长度(length))。在默认情况下,InputSplit和Block的数目是一样的。 getLength 得到一个InputSplit的长度 ...
close(); } } } } } protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { FileSplit fs = (FileSplit) context.getInputSplit(); // System.out.println("---"); if (!fs.getPath().getName().contains("part-r-00003")) { //豆浆_3823930...
InputSplit InputSplit是一个单独的Mapper要处理的数据块。 一般的InputSplit是字节样式输入,然后由RecordReader处理并转化成记录样式。 FileSplit是默认的InputSplit。 它把map.input.file设定为输入文件的路径,输入文件是逻辑分块文件。 RecordReader RecordReader从InputSlit读入<key, value>对。
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在Hadoop集群上。 既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),MapReduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个输出(output)。
1.切片定义在InputFormat类中的getSplit()方法 2.FileInputFormat中默认的切片机制: a) 简单地按照文件的内容长度进行切片 b) 切片大小,默认等于block大小 c) 切片时不考虑数据集整体,而是逐个针对每一个文件单独切片 比如待处理数据有两个文件: file1.txt 320Mfile2.txt 10M ...
一个InputSplit给一个单独的map处理 mapper处理的键值对象,默认为FileSplit。 byte-oriented view;由RecordReader处理成record-oriented view。 通常一个split对应一个block,使得map可以在存储由当前数据的节点上运行当本地任务,不需要通过网络跨节点调度任务。