这里涉及到的输出类是MultipleOutputs类。 以下是介绍怎样实现。...org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs...IntWritable, Text, IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); private MultipleOutputs...InterruptedException { System.out.println("enter LogReducer:::setup method"); outputs = new MultipleOutputs...537170b3c7b2231db03b0268 6 53719aa9c7b2231db03b0721 6 53719ad0c7b2231db03b0731 4 使用MultipleOutputs
用户在使用Mapreduce时默认以part-*命名,MultipleOutputs可以将不同的键值对输出到用户自定义的不同的文件中。...IPCountryReducer extends Reducer { private MultipleOutputs...setup(Context context ) throws IOException, InterruptedException { output = new MultipleOutputs...value.get(); } output.write(new Text("Output by MultipleOutputs..., InterruptedException { output.close(); } } 在reduce的setup方法中 output = new 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。...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。...org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs
这个需求需要用到MultipleOutputFormat和MultipleOutputs来实现自定义多目录、文件的输出。...hadoop 0.21 之前的API 中有 org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputFormat 和 org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputs...,而到了 0.21 之后 的API为 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs , 新版的API 整合了上面旧API两个的功能,没有了...(job,"MOSInt",TextOutputFormat.class,Text.class,IntWritable.class); MultipleOutputs.addNamedOutput...Holder: DFSClient_-352105532, pendingcreates: 5] from: MultipleOutputFormat和MultipleOutputs http
throws IOException, InterruptedException { multipleOutputs = new MultipleOutputs<NullWritable...0 : 1; } } 在生成输出的 reduce 中,在 setup() 方法中构造一个 MultipleOutputs 的实例并将它赋予一个实例变量。...在 reduce() 方法中使用 MultipleOutputs 实例来写输出,而不是 context。write() 方法作用于键,值和名字。...多目录输出 在 MultipleOutputs 的 write() 方法中指定的基本路径相对于输出路径进行解释,因为它可以包含文件路径分隔符(/),创建任意深度的子目录。...IOException, InterruptedException { multipleOutputs = new MultipleOutputs
Hadoop 内置的输出文件格式有: MultipleOutputs 可以把输出数据输送到不同的目录; 在自定义的reduce的函数中首先使用setup函数(注:该函数在task启动后数据处理前就调用一次...)new出MultipleOutputs 对象,利用该对象调用 write 方法定义输出的目录。
5.3 批量日志解析 当前MR的输出会作为hive外表的数据源,hive表会按照业务过程进行分区,所有数据的解析结果路径为:日期+业务过程,而业务过程可能有数百个,采用了MultipleInputs/MultipleOutputs...5.3.2 文件重复创建 MultipleOutputs输出文件一般以name-r-nnnnn的格式进行命名,其中name与程序指定的文件名有关,nnnnn表示reduce任务号。
OutputFormat是MapReduce输出的基类,所有MapReduce输出都实现了 OutputFormat 接口,主要有: TextInputFormat 、SequenceFileOutputFormat、MultipleOutputs
将两个mapper代码放在一起(2)在mapper中生成键和值时,需要用标签加以标记,以区别map源(3)在reducer中,在解析出标签后使用if语句切换到相应的reducer代码中去执行(4)使用multipleOutputs
', input: 'video', multipleInputs: false, output: 'video', multipleOutputs
10) median_low15 = MedianValue([USEquityPricing.low], window_length=15) 具有多个输出的 CustomFactor: class MultipleOutputs...out.beta[:] = computed_beta # Each output is returned as its own Factor upon instantiation. alpha, beta = MultipleOutputs...single factor instance and access each # output as an attribute of that instance. multiple_outputs = MultipleOutputs
答案:在1.X版本后使用MultipleOutputs.java类实现 26.如何为一个hadoop任务设置要创建的reducer的数量 配置job.setNumReduceTask(intn)
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