MapReduce主要接口有哪些

这篇文章主要介绍了MapReduce主要接口有哪些，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。

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（1） InputFormat接口

用户需要实现该接口以指定输入文件的内容格式。该接口有两个方法

public interface InputFormat {

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

RecordReader getRecordReader(InputSplit split,JobConf job,Reporter reporter) throws IOException;

}

其中getSplits函数将所有输入数据分成numSplits个split，每个split交给一个map task处理。getRecordReader函数提供一个用户解析split的迭代器对象，它将split中的每个record解析成key/value对。

Hadoop本身提供了一些InputFormat：

TextInputFormat
作为默认的文件输入格式，用于读取纯文本文件，文件被分为一系列以LF或者CR结束的行，key是每一行的位置偏移量，是LongWritable类型的，value是每一行的内容，为Text类型。

KeyValueTextInputFormat
同样用于读取文件，如果行被分隔符（缺省是tab）分割为两部分，第一部分为key，剩下的部分为value；如果没有分隔符，整行作为 key，value为空。

SequenceFileInputFormat
用于读取sequence file。 sequence file是Hadoop用于存储数据自定义格式的binary文件。它有两个子类：SequenceFileAsBinaryInputFormat，将 key和value以BytesWritable的类型读出；SequenceFileAsTextInputFormat，将key和value以Text类型读出。

SequenceFileInputFilter
根据filter从sequence文件中取得部分满足条件的数据，通过 setFilterClass指定Filter，内置了三种 Filter，RegexFilter取key值满足指定的正则表达式的记录；PercentFilter通过指定参数f，取记录行数%f==0的记录；MD5Filter通过指定参数f，取MD5(key)%f==0的记录。

NLineInputFormat
可以将文件以行为单位进行split，比如文件的每一行对应一个map。得到的key是每一行的位置偏移量（LongWritable类型），value是每一行的内容，Text类型。

MultipleInputs

用于多个数据源的join

（2）Mapper接口
用户需继承Mapper接口实现自己的Mapper，Mapper中必须实现的函数是

Mapper有setup()，map()，cleanup()和run()四个方法。其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作，map()则一般承担主要的处理工作，cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等。run()方法提供了setup->map->cleanup()的执行模板。

（3）Partitioner接口
用户需继承该接口实现自己的Partitioner以指定map task产生的key/value对交给哪个reduce task处理，好的Partitioner能让每个reduce task处理的数据相近，从而达到负载均衡。Partitioner中需实现的函数是
getPartition( K2 key, V2 value, int numPartitions)
该函数返回对应的reduce task ID。
用户如果不提供Partitioner，Hadoop会使用默认的（实际上是个hash函数）。

Partitioner如何使用
•实现Partitioner接口覆盖getPartition()方法
•Partitioner示例
        public static class MyPartitioner extends Partitioner {

         @Override
            public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {
             }

}
Partitioner需求示例
•需求描述
•数据文件中含有省份
•需要相同的省份送到相同的Reduce里
•从而产生不同的文件
•步骤
•实现Partitioner，覆盖getPartition
•根据省份字段进行切分

（4）Combiner

combine函数把一个map函数产生的对（多个key, value）合并成一个新的. 将新的作为输入到reduce函数中，其格式与reduce函数相同。Combiner使得map task与reduce task之间的数据传输量大大减小，可明显提高性能。大多数情况下，Combiner与Reducer相同。

什么情况下可以使用Combiner
•可以对记录进行汇总统计的场景，如求和。
•求平均数的场景就不可以使用了
Combiner执行时机
•运行combiner函数的时机有可能会是merge完成之前，或者之后，这个时机可以由一个参数控制，即 min.num.spill.for.combine（default 3）
•当job中设定了combiner，并且spill数最少有3个的时候，那么combiner函数就会在merge产生结果文件之前运行
•通过这样的方式，就可以在spill非常多需要merge，并且很多数据需要做conbine的时候，减少写入到磁盘文件的数据数量，同样是为了减少对磁盘的读写频率，有可能达到优化作业的目的。
•Combiner也有可能不执行， Combiner会考虑当时集群的负载情况。

Combiner如何使用
•继承Reducer类

public static class Combiner extends Reducer {
       public void reduce(Text key, Iterator values,
               OutputCollector output, Reporter reporter)
               throws IOException {
                 }
    }

（5）Reducer接口

实现自己的Reducer，必须实现reduce函数

（6）OutputFormat
用户通过OutputFormat指定输出文件的内容格式，不过它没有split。每个reduce task将其数据写入自己的文件，文件名为part-nnnnn，其中nnnnn为reduce task的ID。

public abstract class OutputFormat {
/**
   * 创建一个记录写入器
   */
public abstract RecordWriter getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException;
/**
   * 检查结果输出的存储空间是否有效
   */
public abstract void checkOutputSpecs(JobContext context) throws IOException, InterruptedException;
/**
   * 创建一个任务提交器
   */
public abstract OutputCommitter getOutputCommitter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException;
}

TextOutputFormat，输出到纯文本文件，格式为 key + " " + value。
NullOutputFormat，hadoop中的/dev/null，将输出送进黑洞。
SequenceFileOutputFormat，输出到sequence file格式文件。
MultipleSequenceFileOutputFormat, MultipleTextOutputFormat，根据key将记录输出到不同的文件。
DBInputFormat和DBOutputFormat，从DB读取，输出到DB。

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