根据解析的数据不同，InputFormat的子类有DBInputFormat、DelegatingInputFormat和FileInputFormat。...其中，DBInputFormat是专门用于加载数据库中的数据的，如mysql、oracle等；FileInputFormat是专门用于处理文件中的数据的；DelegatingInputFormat是把其他各种...从功能可以看出，FileInputFormat是用途最广的，其次是DBInputFormat，再次是DelegatingInputFormat。...FileInputFormat 该类是专门处理文件的，该类提供了如何计算输入分片(InputSplit)的方法。...因此，FileInputFormat会有很多的子类，包括TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineFileInputFormat
在MapReduce框架中最常用的FileInputFormat为例，其内部使用的就是FileSplit来描述InputSplit。...InputFormat MapReduce自带了一些InputFormat的实现类： 下面我们看几个有代表性的InputFormat： FileInputFormat...FileInputFormat是一个抽象类，它最重要的功能是为各种InputFormat提供统一的getSplits()方法，该方法最核心的是文件切分算法和Host选择算法：...FileInputFormat使用了一个启发式的host选择算法：首先按照rack机架包含的数据量对rack排序，然后再在rack内部按照每个node节点包含的数据量对node排序，最后选取前N个(N为...SequenceFileInputFormat SequenceFileInputFormat是一个顺序的二进制的FileInputFormat，内部以key/value的格式保存数据
JobContext job) throws IOException { StopWatch sw = new StopWatch().start(); // minSize从mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize...之间对比，取最大值 long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); // 读取mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
FileInputFormat.setInputPaths(job, input1, input2); 在读取文件时候，默认先读单个大文件所在的路径（一次性读清该文件下所有文件），后读小文件所在路径...ok，上结论： FileInputFormat.setInputPaths(job, input1, input2);在读取文件时候，默认先读单个大文件所在的路径（一次性读清），后读 小文件所在路径
2.4.关键调优参数 2.4.1.Mappers mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 这个参数表示输入到map中的每个文件块切分的大小的最小值。...这是因为如果说你设置mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize的大小为HDFS块大小（dfs.blocksize）的4倍时，那么输入到每个map的数量就是...min(mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize, dfs.blocksize)) 提供一些集群设置： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize...2.4.7.Hive mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize...; set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node = 1073741824; set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack
在hadoop的编程中，如果你是手写MapReduce来处理一些数据，那么就避免不了输入输出参数路径的设定，hadoop里文件基类FileInputFormat提供了如下几种api来制定：...代码如下： Java代码 FileInputFormat.setInputDirRecursive(job, true);//设置可以递归读取目录 FileInputFormat.addInputPath...(job, new Path("path1")); FileInputFormat.addInputPaths(job, "path1,path2,path3,path...."); FileInputFormat.setInputPaths...path...."); FileInputFormat.setInputDirRecursive(job, true);//设置可以递归读取目录 FileInputFormat.addInputPath...(job, new Path("path1")); FileInputFormat.addInputPaths(job, "path1,path2,path3,path...."); FileInputFormat.setInputPaths
主要是获取分片的过程通过调用FileInputFormat.getSplits方法来实现分片。...filters.add(jobFilter); } PathFilter inputFilter = new MultiPathFilter(filters); 3，根据mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads...FileStatus[] result; int numThreads = job .getInt( org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.LIST_STATUS_NUM_THREADS..., org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.DEFAULT_LIST_STATUS_NUM_THREADS); Stopwatch...FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize); 3) ,判断文件是否支持切分，不压缩或者压缩方式为BZip2Codec支持切分 protected boolean
Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); } blockSize： 块大小 minSize: minSize从mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize...和1之间对比，取最大值 maxSize: 读取mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize，如果没有设置，则使用Long.MaxValue作为默认值 默认的片大小就是文件的块大小...调节片大小 > 块大小：配置 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize > 128M 调节片大小 < 块大小：配置 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
JobSubmitter.java:143) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$11.run(Job.java:1570) 翻译一下： 更改前 6、设置输入和输出路径 FileInputFormat.setInputPaths...(job, new Path(args[0])); FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[1])); 更改后 6、设置输入和输出路径...FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); FileInputFormat.setOutputPath(job, new Path
在开发过程中对map任务的划分进行性能调优，发现mapreduce中关于FileInputFormat的参数调整都不起作用，最后发现这些老任务都是用旧版的mapreduce开发的，于是顺便研究下旧版mapreduce...有关新版mapreduce的任务划分策略，大家可以参考我之前的博文《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》...源码分析 根据《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》一文的内容，我们知道map任务的划分关键在于FileInputFormat...FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize); // generate splits ArrayList<FileSplit...这个计算很简单，即使用totalSize除以numSplits，最后得到的目标划分大小存储在变量goalSize中； 常量SPLIT_MINSIZE实际是由参数mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1、默认切片定义在InputFormat类中的getSplit...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hdfs的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 260M file2.txt 10M 经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下： file1.txt.split1...minsize：默认值：1 配置参数： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize maxsize：默认值：Long.MAXValue...配置参数：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize blocksize:值为hdfs的对应文件的blocksize 配置读取目录下文件数量的线程数
确定分片数量的任务交由FileInputFormat的getSplits(job)完成，在此补充一下FileInputFormat继承自抽象类InputFormat，该类定义了MapReduce作业的输入规范...下面将分为两部分学习该方法是如何在FileInputFormat中实现的，为了将注意力集中在最重要的部分，对日志输出等信息将不做介绍，完整的实现可以参考源代码。...，默认值为1L和mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize，默认值为Long.MAX_VALUE，十六进制数值为 0x7fffffffffffffffL，...、mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize和所使用的输入格式。...mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数的值设置InputSplit的大小来影响InputSplit的数量，进而决定mapper的数量。
org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:296) 11 at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.setInputPaths...(FileInputFormat.java:498) 12 at com.bie.hive.mr.ClickStreamThree.main(ClickStreamThree.java:207)...(FileInputFormat.java:498) 29 at com.bie.hive.mr.ClickStreamThree.main(ClickStreamThree.java:207)...然后呢，看下代码，是如下所示导致的错误，将下面的注释了，代码换成上面的就可以使用脚本程序执行代码了： FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0...])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); //FileInputFormat.setInputPaths(job, new
Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 16/11/05 21:25:38 INFO Configuration.deprecation...Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 16/11/05 21:25:38 INFO Configuration.deprecation...Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 16/11/05 22:04:23 INFO Configuration.deprecation...Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 16/11/05 22:04:23 INFO Configuration.deprecation...Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 16/11/06 01:18:07 INFO Configuration.deprecation
Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 16/11/13 00:26:30 INFO Configuration.deprecation...Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 16/11/13 00:26:30 INFO Configuration.deprecation...Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 16/11/13 00:27:11 INFO Configuration.deprecation...: Total input paths to process : 1 16/11/13 01:47:31 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to...Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir 16/11/13 01:47:31 INFO Configuration.deprecation
2、FileInputFormat切片源码解析(input.getSplits(job)) ? 3.1.3 FileInputFormat切片机制 FileInputFormat切片机制 ?...FileInputFormat切片大小的参数配置 ?...3.1.6 FileInputFormat实现类 ? Ctrl + t 可得： ? 1、TextInputFormat ? 2、KeyValueTextInputFormat ?...import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat...; public class WholeFileInputformat extends FileInputFormat { @Override
split切分（与HDFS Block大小相同），具体计算规则为： Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize...=1 默认值为1 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue blockSize为...mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 当剩余的文件大于splitSize
org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatus(FileSystem.java:1644) 29 at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus...(FileInputFormat.java:257) 30 at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java...:228) 31 at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:313) 32
hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml mapreduce.job.split.metainfo.maxsize 10000000 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize...blkLocations[blkIndex].getHosts(), blkLocations[blkIndex].getCachedHosts())); } 3.切片总结 FileInputFormat...split)对应一个MapTask事例 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 比如待处理数据有两个文件： file1.txt 260M file2.txt 10M 经过FileInputFormat
在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件 具体的代码如下: 自定义InputFromat public class Custom_FileInputFormat...extends FileInputFormat { /* 直接返回文件不可切割,保证一个文件是一个完整的一行 */...job.setJarByClass(Customer_Driver.class); //2.设置输入 job.setInputFormatClass(Custom_FileInputFormat.class...); Custom_FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("E:\\2019大数据课程\\DeBug\\测试\\order\\素材\\5\\
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