Java的HadoopFileInputFormat实现类有哪些

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思考

在运行MapReduce程序时，输入的文件格式有很多，比如：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce是怎么读取这些数据的呢？

FileInputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat,KeyValueTextInputFormat,NLineInputFormat,CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。

1．TextInputFormat

TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable类型。值是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符），Text类型。

以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。

Rich learning formIntelligent learning engineLearning more convenientFrom the real demand for more close to the enterprise

每条记录表示为以下键/值对：

(0,Rich learning form)(19,Intelligent learning engine)(47,Learning more convenient)(72,From the real demand for more close to the enterprise)

2．KeyValueTextInputFormat

每一行均为一条记录，被分隔符分割为key，value。可以通过在驱动类中设置conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR, "\t");来设定分隔符。默认分隔符是tab（\t）。

以下是一个示例，输入是一个包含4条记录的分片。其中——>表示一个（水平方向的）制表符。

line1 ——>Rich learning formline2 ——>Intelligent learning engineline3 ——>Learning more convenientline4 ——>From the real demand for more close to the enterprise

每条记录表示为以下键/值对：

(line1,Rich learning form)(line2,Intelligent learning engine)(line3,Learning more convenient)(line4,From the real demand for more close to the enterprise)

注意：此时的键是每行排在制表符之前的Text序列。

 3．NLineInputFormat

如果使用NlineInputFormat，代表每个map进程处理的InputSplit不再按Block块去划分，而是按NlineInputFormat指定的行数N来划分。即输入文件的总行数/N=切片数，如果不整除，切片数=商+1。

以下是一个示例，仍然以上面的4行输入为例。

Rich learning formIntelligent learning engineLearning more convenientFrom the real demand for more close to the enterprise

例如，如果N是2，则每个输入分片包含两行。开启2个MapTask。

(0,Rich learning form)(19,Intelligent learning engine)

另一个 mapper 则收到后两行：

(47,Learning more convenient)(72,From the real demand for more close to the enterprise)

这里的键和值与TextInputFormat生成的一样。

感谢各位的阅读，以上就是“Java的Hadoop FileInputFormat实现类有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Java的Hadoop FileInputFormat实现类有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！