Hadoop输入和输出的处理类有哪些

这篇文章主要介绍了Hadoop输入和输出的处理类有哪些，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

hadoop输入的处理类

InputFormat

InputFormat负责处理MR的输入部分。

作用：

1、验证作业的输入是否规范。

2、把输入文件切分成InputSplit。

3、提供RecordReader的实现类，把InputSplit读到Mapper中进行处理。

FileInputFormat

FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存为Job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方法是由不同的子类---TextInputFormat进行实现的。

TextInputFormat

默认的处理类，处理普通文本文件。

文件中每一行作为一个记录，他将每一行在文件中的起始偏移量作为key，每一行的内容作为value，默认以\n或回车键作为一行记录。

注意：TextInputFormat集成了FileInputFormat。

InputSplit

在执行MapReduce之前，原始数据被分割成若干Split，每个Split作为一个Map任务的输入，在Map执行过程中Split会被分解成一个个记录(key-value键值对)，Map会依次处理每一个记录。

Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片(InputSplit)或简称分片。

Hadoop为每个分片构建一个Map任务，并由该任务来运行用户自定义的Map函数从而处理分片中的每条记录。

Hadoop在存储有输入数据(HDFS中的数据)的节点运行Map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。

最佳分片的大小应该与块大小相同：

因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越2个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上都不可能同时存储着2个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到Map任务节点，。与使用本地数据运行整个Map任务相比，这种方法显然效率更低。

其他输入类

CombineFileInputFormat

相对于大量的小文件来说，Hadoop更合适处理少量的大文件。

CombineFileInputFormat可以缓解这个问题，它是针对小文件而设计的。

KeyValueTextInputFormat

当输入数据的每一行是两列，并用Tab分离的形式的时候，KeyValueTextInputFormat处理这种格式的文件非常适合。

NlineInputFormat

可以控制在每个Split中数据的行数。

SequenceFileInputFormat

当输入文件格式是SequenceFile的时候，要使用SequenceFileInputFormat作为输入。

自定义输入格式

1、集成FileInputFormat基类；

2、重写getSplits(JobContext context)方法；

3、重写createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)方法；

Hadoop输出的处理类

TextOutputFormat

默认的输出格式，key和value中间值用Tab隔开的。

SequenceFileOutputFormat

将key和value以sequence格式输出。

SequenceFileAsOutputFormat

将key和value以原始二进制的格式输出。

MapFileOutputFormat

将key和value写入MapFile中，由于MapFile中的key是有序的，所以写入的时候必须保证记录是按Key值顺序写入的。

MultipleOutputFormat

默认情况下一个Reduce会产生一个输出，但是有些时候我们想一个Reduce产生多个输出，MultipleOutputFormat和MultipleOutputs可以实现这个功能。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的"Hadoop输入和输出的处理类有哪些"这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持，关注行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!