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如何为mapper输出设置avro压缩编解码器?

为mapper输出设置avro压缩编解码器可以通过以下步骤完成:

  1. 首先,确保你已经安装了Avro库和相关依赖。Avro是一种数据序列化系统,可以将数据结构定义为Schema,并将数据编码为二进制格式。
  2. 在mapper类中,你需要导入Avro相关的类和包,例如:
代码语言:txt
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import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.mapred.AvroKey;
import org.apache.avro.mapred.AvroValue;
import org.apache.avro.mapred.AvroWrapper;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroJob;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyOutputFormat;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyValueOutputFormat;
  1. 在mapper类中,定义Avro的Schema。Schema定义了数据的结构,包括字段名称、类型等信息。你可以使用Avro的Schema语言来定义Schema,也可以通过编程方式创建Schema对象。
代码语言:txt
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String schemaString = "{\"type\":\"record\",\"name\":\"MyRecord\",\"fields\":[{\"name\":\"field1\",\"type\":\"string\"},{\"name\":\"field2\",\"type\":\"int\"}]}";
Schema schema = new Schema.Parser().parse(schemaString);
  1. 在mapper的setup()方法中,设置Avro的输出格式和压缩编解码器。你可以使用AvroJob类来设置输出格式和压缩编解码器。
代码语言:txt
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AvroJob.setOutputKeySchema(job, schema);
AvroJob.setOutputValueSchema(job, schema);
AvroJob.setOutputCodec(job, codec);

其中,joborg.apache.hadoop.mapreduce.Job对象,codec是Avro的压缩编解码器,例如org.apache.avro.file.CodecFactory.snappyCodec()表示使用Snappy压缩编解码器。

  1. 在mapper的map()方法中,使用AvroKey和AvroValue来包装输出的键值对,并将其写入上下文中。
代码语言:txt
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AvroKey<GenericRecord> outputKey = new AvroKey<>(new GenericData.Record(schema));
AvroValue<GenericRecord> outputValue = new AvroValue<>(new GenericData.Record(schema));

outputKey.datum().put("field1", "value1");
outputKey.datum().put("field2", 123);

context.write(outputKey, outputValue);

以上是为mapper输出设置avro压缩编解码器的步骤。通过使用Avro库和相关类,你可以将mapper输出的数据进行Avro压缩编解码,并设置相应的压缩编解码器。这样可以减小数据的存储空间,提高数据传输效率。

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