MapReduce如何实现驱动程序
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1、设置job的基础属性
Job job = new Job();
job.setJarByClass(***.class); //要执行的类
job.setJobName(“job name”); //作业的名字
job.setNumReduce(2); //reduce的数目
2、设置Map与Reudce的类
job.setMappgerClass(*.class); //map类
job.setReduceClass(*.class); //reduce类
3、设置Job的输入输出格式
void setInputFormatClass(Class extends InputFormat> cls)
void setOutputFormatClass(Class extends OutputFormat> cls)
前者默认是TextInputFormat,后者是FileOutputFormat。
4、设置Job的输入输出路径
当输入输出是文件时,需要指定路径。
InputFormat:
static void addInputPath(JobConf conf, Path path)
FileOutputFormat:
static void setOutputPath(Job job, Path outputDir)
当输入格式是其它类型时,则需要指定相应的属性,如Gora的DataSource。
5、设置map与reduce的输出键值类型
主要有以下4个类
void setOutputKeyClass(Class> theClass)
void setOutputValueClass(Class> theClass)
void setMapOutputKeyClass(Class> theClass)
void setMapOutputValueClass(Class> theClass)
(1)前面2个方法设置整个job的输出,即reduce的输出。默认情况下,map的输出类型与reduce一致,若二者不一致,则需要通过后面2个方法来指定map的输出类型。
(2)关于输入类型的说明:reduce的输入类型由output的输出类型决定。map的输入类型由输入格式决定,如输入格式是FileInputFormat,则输入KV类型为LongWriterable与Text。
6、运行程序
job.waitForCompletion()
我们还可以设置combine类和partition类
job.setCombinerClass(Combine.class);
job.setPartitionerClass(MyPartition.class);
附带一张图:
完整例子
package org.jediael.hadoopdemo.maxtemperature;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class MaxTemperature {
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length != 2) {
System.err
.println("Usage: MaxTemperature
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