MapReduce当中自定义输出：多文件输出MultipleOutputs

自定义输出：多文件输出MultipleOutputs

马克-to-win @ 马克java社区：对于刚才的单独订单topN的问题， 如果需要把单独的订单id的记录放在自己的一个文件中，并以订单id命名。怎么办？multipleOutputs可以帮我们解决这个问题。注意：和我们本章开始讲的多文件输出不一样的是，这里的多文件输出还可以跟程序的业务逻辑绑定在一起，比如文件的名字和订单有关系。

multipleOutputs的用法可以见底下的程序。

package com;

import java.io.File;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;

public class MultipleOutputsTestMark_to_win {

public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, DoubleWritable> {

String name;

protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

// 从全局配置获取配置参数

Configuration conf = context.getConfiguration();

name = conf.get("name"); // 这样就拿到了

}

/*

o1abc,p2,250.0

o2kkk,p3,500.0

o2kkk,p4,100.0

o2kkk,p5,700.0

o3mmm,p1,150.0

o1abc,p1,200.0

*/

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

System.out.println("name is " + name + "key is " + key.toString() + " value is " + value.toString());

String line = value.toString();

String[] fields = line.split(",");

String orderId = fields[0];

更多请见：https://blog.csdn.net/qq_44594249/article/details/97616586