如何在Hadoop Streaming中处理2个不同输入格式的文件？

在Hadoop Streaming中处理两个不同输入格式的文件可以通过以下步骤实现：

1. 确定两个不同的输入文件格式，例如文本文件和序列文件。
2. 创建一个MapReduce作业，并使用Hadoop Streaming来处理输入文件。Hadoop Streaming允许使用任何可执行文件作为Map和Reduce任务的处理程序。
3. 在Map任务中，根据输入文件的格式编写相应的处理逻辑。对于文本文件，可以使用常见的文本处理工具，如awk、sed或Python脚本来解析和处理数据。对于序列文件，可以使用相应的序列文件处理库，如Avro或Parquet。
4. 在Reduce任务中，根据需要对两个不同格式的数据进行合并、聚合或其他操作。根据具体需求，可以选择使用不同的处理工具或库。
5. 在Hadoop命令行中提交作业，并指定输入文件的路径和格式。例如，对于文本文件，可以使用以下命令提交作业：
6. 在Hadoop命令行中提交作业，并指定输入文件的路径和格式。例如，对于文本文件，可以使用以下命令提交作业：
7. 对于序列文件，可以使用类似的命令，只需将输入路径和处理脚本替换为相应的序列文件路径和处理程序。
8. 根据具体需求，选择适当的腾讯云产品来支持Hadoop Streaming作业。腾讯云提供了一系列与云计算和大数据处理相关的产品和服务，如腾讯云CVM（云服务器）、腾讯云COS（对象存储）、腾讯云EMR（弹性MapReduce）等。根据实际情况，可以选择适合的产品来存储输入数据、运行Hadoop作业和存储输出结果。

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因环境和需求而异。建议在实际操作中参考相关文档和资源，并根据具体情况进行调整和优化。