MapReduce 规划六系列 MultipleOutputs采用

在前面的示例，输出文件名是默认：

_logs         part-r-00001  part-r-00003  part-r-00005  part-r-00007  part-r-00009  part-r-00011  part-r-00013  _SUCCESS

part-r-00000  part-r-00002  part-r-00004  part-r-00006  part-r-00008  part-r-00010  part-r-00012  part-r-00014

part-r-0000N

另一个_SUCCESS文件标志job执行成功。

另一个文件夹_logs。

可是实际情况中，我们有时候须要依据情况定制我的输出文件名称。

比方我要依据did的值分组，产生不同的输出文件。全部did出现次数在[0, 2)的都输出到a文件里。在[2, 4)的输出大b文件。其它输出到c文件。

这里涉及到的输出类是MultipleOutputs类。

以下是介绍怎样实现。

首先有一个小优化，为了避免每次执行时输入一长串命令，利用maven exec plugin，參考pom.xml配置例如以下：

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">

  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>org.freebird</groupId>

  <artifactId>mr1_example2</artifactId>

  <packaging>jar</packaging>

  <version>1.0-SNAPSHOT</version>

  <name>mr1_example2</name>

  <url>http://maven.apache.org</url>

  <dependencies>

    <dependency>

      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

      <artifactId>hadoop-core</artifactId>

      <version>1.2.1</version>

    </dependency>

  </dependencies>

  <build>

    <plugins>

      <plugin>

        <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>

        <artifactId>exec-maven-plugin</artifactId>

        <version>1.3.2</version>

        <executions>

          <execution>

            <goals>

              <goal>exec</goal>

            </goals>

          </execution>

        </executions>

        <configuration>

          <executable>hadoop</executable>

          <arguments>

            <argument>jar</argument>

            <argument>target/mr1_example2-1.0-SNAPSHOT.jar</argument>

            <argument>org.freebird.LogJob</argument>

            <argument>/user/chenshu/share/logs</argument>

            <argument>/user/chenshu/share/output12</argument>

          </arguments>

        </configuration>

      </plugin>

    </plugins>

  </build>

</project>

这样每次mvn clean package之后，执行mvn exec:exec命令就可以。

然后在LogJob.java文件加入几行代码：

package org.freebird;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.freebird.reducer.LogReducer;

import org.freebird.mapper.LogMapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class LogJob {                                                                                                                                                                                                

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        System.out.println("args[0]:" + args[0]);

        System.out.println("args[1]:" + args[1]);                                                                                                                                                                    

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = new Job(conf, "sum_did_from_log_file");

        job.setJarByClass(LogJob.class);                                                                                                                                                                             

        job.setMapperClass(org.freebird.mapper.LogMapper.class);

        job.setReducerClass(org.freebird.reducer.LogReducer.class);                                                                                                                                                  

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);                                                                                                                                                                  

        MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "a", TextOutputFormat.class, Text.class, IntWritable.class);

        MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "b", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);

        MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "c", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);                                                                                                                    

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));                                                                                                                                                      

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

    }

}

MultipleOutputs.addNamedOutput 函数被调用了三次，设置了文件名称为a，b和c。最后两个參数各自是output key和output value类型。应该和job.setOutputKeyClass以及job.setOutputValueClass保持一致。

最后改动reducer类的代码：

public class LogReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    private MultipleOutputs outputs;

    @Override

    public void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        System.out.println("enter LogReducer:::setup method");

        outputs = new MultipleOutputs(context);

    }

    @Override

    public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        System.out.println("enter LogReducer:::cleanup method");

        outputs.close();

    }

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

                       Context context) throws IOException, InterruptedException {

        System.out.println("enter LogReducer::reduce method");

        int sum = 0;

        for (IntWritable val : values) {

            sum += val.get();

        }

        result.set(sum);

        System.out.println("key: " + key.toString() + " sum: " + sum);

        if ((sum < 2) && (sum >= 0)) {

            outputs.write("a", key, sum);

        } else if (sum < 4) {

            outputs.write("b", key, sum);

        } else {

            outputs.write("c", key, sum);

        }

    }

}

依据同样key(did)sum的结果大小，写入到不同的文件里。执行后观察一下结果：

[chenshu@hadoopMaster output12]$ ls

a-r-00000  a-r-00004  a-r-00008  a-r-00012  b-r-00001  b-r-00005  b-r-00009  b-r-00013  c-r-00002  c-r-00006  c-r-00010  c-r-00014     part-r-00002  part-r-00006  part-r-00010  part-r-00014

a-r-00001  a-r-00005  a-r-00009  a-r-00013  b-r-00002  b-r-00006  b-r-00010  b-r-00014  c-r-00003  c-r-00007  c-r-00011  _logs         part-r-00003  part-r-00007  part-r-00011  _SUCCESS

a-r-00002  a-r-00006  a-r-00010  a-r-00014  b-r-00003  b-r-00007  b-r-00011  c-r-00000  c-r-00004  c-r-00008  c-r-00012  part-r-00000  part-r-00004  part-r-00008  part-r-00012

a-r-00003  a-r-00007  a-r-00011  b-r-00000  b-r-00004  b-r-00008  b-r-00012  c-r-00001  c-r-00005  c-r-00009  c-r-00013  part-r-00001  part-r-00005  part-r-00009  part-r-00013

打开随意的a，b和c开头的文件，查看值果然是如此

5371700bc7b2231db03afeb0        6

5371700cc7b2231db03afec0        7

5371701cc7b2231db03aff8d        6

5371709dc7b2231db03b0136        6

537170a0c7b2231db03b01ac        6

537170a6c7b2231db03b01fc        6

537170a8c7b2231db03b0217        6

537170b3c7b2231db03b0268        6

53719aa9c7b2231db03b0721        6

53719ad0c7b2231db03b0731        4

使用MultipleOutputs依据sum值对设备ID进行分组成功了。

MapReduce仍然会默认生使part....档，不要紧，它们是空文件。

巴特西

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