Hadoop MapReduce InputFormat基础

有时候你可能想要用不同的方法从input data中读取数据。那么你就需要创建一个自己的InputFormat类。

InputFormat是一个只有两个函数的接口。
 public interface InputFormat<K, V> {

     InputSplit[]   getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;

     RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,JobConf job, Reporter reporter) throws IOException;

 }

getSplits()：标记所有的输入数据，然后将他们切分为小的输入数据块，每个Map任务处理一个数据块；

getRecordReader()：提供一个RecordReader来从给定的数据块中迭代处理数据，然后将数据处理为<key,value>格式。

由于没有人愿意关心怎样将数据块分为小的数据块，你应该继承FileInputFormat类，它用来处理数据的分块。

大部分已知的InputFormat就是FileInputFormat的子类。

InputFormat	Description
TextInputFormat	输入文件中的每一行就是一个记录，Key是这一行的byte offset，而value是这一行的内容。 Key: LongWritable Value: Text
KeyValueTextInputFormat	输入文件中每一行就是一个记录，第一个分隔符字符切分每行。在分隔符字符之前的内容为Key，在之后的为Value。分隔符变量通过key.value.separator.in.input.line变量设置，默认为(\t)字符。 Key: Text Value: Text
SequenceFileInputFormat<K,V>	一个用来读取字符流数据的InputFormat，<Key,Value>为用户自定义的。字符流数据是Hadoop自定义的压缩的二进制数据格式。它用来优化从一个MapReduce任务的输出到另一个MapReduce任务的输入之间的数据传输过程。 Key: K(用户自定义) Value: V(用户自定义)
NLineInputFormat	与TextInputFormat一样，但每个数据块必须保证有且只有Ｎ行，mapred.line.input.format.linespermap属性，默认为１，设置为Ｎ。 Key: LongWritable value: Text

FileInputFormat实现getSplits()方法，但是仍然保留getRecordReader()方法为abstract以使其子类实现。

FileInputFormat的getSplits()实现试着将输入数据分块大小限制在numSplits值之上，numSplits<数据块<hdfs block size

FileInputFormat有一些子类可以重载的protected函数，例如isSplitable()，它用来确定你是否可以切分一个块，默认返回为true，表示只要数据块大于hdfs block size，那么它将会被切分。但有时候你不希望切分一个文件，例如某些二进制序列文件不能被切分时，你就需要重载该函数使其返回false。

在用FileInputFormat时，你主要的精力应该集中在数据块分解为记录，并且生成<key,value>键值对的RecordReader方法上。
 public interface RecordReader<K, V> {

 　　boolean next(K key, V value) throws IOException;

 　　K createKey();

 　　V createValue();

 　　long getPos() throws IOException;

 　　public void close() throws IOException;

 　　float getProgress() throws IOException;

 }

巴特西

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