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[经验分享] hadoop源码研究 -M/R(1)

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发表于 2016-12-12 07:42:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
InputFormat

将输入的数据集切割成小数据集 InputSplits,每一个 InputSplit 将由一个 Mapper 负责处理。此外InputFormat 中还提供一个 RecordReader 的实现, 将一个 InputSplit 解析成 <key,value> 对提供给 map 函数。
默认:TextInputFormat
(针对文本文件,按行将文本文件切割成 InputSplits, 并用 LineRecordReader 将 InputSplit 解析成 <key,value> 对,key 是行在文件中的位置,value 是文件中的一行)



OutputFormat

提供一个 RecordWriter 的实现,负责输出最终结果
默认:TextOutputFormat
(用 LineRecordWriter 将最终结果写成纯文件文件,每个 <key,value> 对一行,key 和 value 之间用 tab 分隔)
SequenceFileOutputFormat

OutputKeyClass

输出的最终结果中 key 的类型
默认:LongWritable


OutputValueClass

输出的最终结果中 value 的类型
默认:Text


MapperClass

Mapper 类,实现 map 函数,完成输入的 <key,value> 到中间结果的映射
默认:IdentityMapper
(将输入的 <key,value> 原封不动的输出为中间结果)



CombinerClass

实现 combine 函数,将中间结果中的重复 key 做合并
默认:null
(不对中间结果中的重复 key 做合并)


ReducerClass

Reducer 类,实现 reduce 函数,对中间结果做合并,形成最终结果
默认:IdentityReducer
(将中间结果直接输出为最终结果)



InputPath

设定 job 的输入目录, job 运行时会处理输入目录下的所有文件
默认:null


OutputPath

设定 job 的输出目录,job 的最终结果会写入输出目录下
默认:null


MapOutputKeyClass

设定 map 函数输出的中间结果中 key 的类型
默认:如果用户没有设定的话,使用 OutputKeyClass


MapOutputValueClass

设定 map 函数输出的中间结果中 value 的类型
默认:如果用户没有设定的话,使用 OutputValuesClass


OutputKeyComparator

对结果中的 key 进行排序时的使用的比较器
默认:WritableComparable


PartitionerClass

对中间结果的 key 排序后,用此 Partition 函数将其划分为R份,每份由一个 Reducer 负责处理。
默认:HashPartitioner
(使用 Hash 函数做 partition)
其他实现:KeyFieldBasedPartitioner PipesPartitioner

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