MR案例：定制InputFormat

数据输入格式

InputFormat类用于描述MR作业的输入规范，主要功能：输入规范检查（比如输入文件目录的检查）、对数据文件进行输入切分和从输入分块中将数据记录逐一读取出来、并转化为Map的输入键值对。细节详见解读：标准输入/输出格式

Hadoop中最常用的数据输入格式包括：TextInputFormat 和 KeyValueInputFormat。

　　1). TextInputFormat 是系统默认的数据输入格式，可以将文件的每一行解析成一个键值对。其中，Key是当前行在整个文件中的字节偏移量，而Value就是该行的内容。默认的RecordReader是LineRecordReader。

　　2). KeyValueInputFormat是将一个按照<key,value>格式存放的文本文件逐行读出，并自动解析生成相应的key和value。默认是KeyValueLineRecordReader。

定制数据输入格式

用户可以从基类 InputFormat 和 RecordReader 开始定制过程，主要实现 InputFormat 中的 createRecordReader() 和 getSplits() 两个抽象方法，而 RecordReader 中则需要实现 gerCurrentKey() 和 getCurrentValue() 几个抽象方法。

需求：为了能更细粒的记录每个单词在文档中出现时的行位置信息FileName@LineOffset。

• 方法一：基于默认的TextInputFormat和LineRecordReader

public static class IIMapper extends Mapper<Text, Text, Text, Text>{
        @Override

    //输出key：word         输出value:FileName@LineOffset
        protected void map(Text key, Text value,Context context)
                throws IOException, InterruptedException {


　　　　//得到输入文件的文件名FileName（优化：应在setup方法中获取）
　　　　FileSplit fileSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();
            String name = fileSplit.getPath().getName();


　　　　//组装拼接Value： FileName@LineOffset
　　　　Text fileName_lineOffset=new Text(name+"@"+key.toString());


            String[] splited = value.toString().split("\t");
            for(String word : splited){
                context.write(new Text(word), fileName_lineOffset);
            }
   }
}

• 方法二：基于 TextInputFormat 和 LineRecordReader 定制 FileNameInputFormat 和 FileNameRecordReader

package invertedIndex;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.LineRecordReader;

public class FileNameRecordReader extends RecordReader<Text, Text> {

    //成员变量
    String fileName;
  

    //实例化一个LineRecordReader实例
    LineRecordReader lrr=new LineRecordReader();

    @Override
    public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
            throws IOException, InterruptedException {

        //调用LineRecordReader类的初始化方法
        lrr.initialize(split, context);

        //获取当前InputSplit的文件名
        fileName=((FileSplit)split).getPath().getName();
    }

    @Override
    public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {

        //调用LineRecordReader类的方法,拼接key
        //其中lrr.getCurrentKey()返回：当前行在整个文本文件中的字节偏移量
        return new Text("("+fileName+"@"+lrr.getCurrentKey().toString()+")");
    }

    @Override
    public Text getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {

        //调用LineRecordReader类的方法
        return lrr.getCurrentValue();
}    

    @Override
    public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {

        return lrr.nextKeyValue();
    }

    @Override
    public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {

        return lrr.getProgress();
    }

    @Override
    public void close() throws IOException {

        lrr.close();
    }
}

package invertedIndex;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

public class FileNameInputFormat extends FileInputFormat<Text, Text>{

    @Override
    public RecordReader<Text, Text> createRecordReader(InputSplit split,
            TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {

        FileNameRecordReader fnrr = new FileNameRecordReader();

        //调用FileNameRecordReader的初始化方法
        fnrr.initialize(split, context);

        return fnrr;
    }
}

• 使用自定义的 FileNameInputFormat 和 FileNameRcordReader ：

package invertedIndex;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class InvertedIndex {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());
        job.setJarByClass(InvertedIndex.class);


        //设置数据输入格式【使用自定义的InputFormat】
        job.setInputFormatClass(FileNameInputFormat.class);


        job.setMapperClass(FFMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);


        job.setNumReduceTasks(0);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);


        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));


        job.waitForCompletion(true);
    }

    public static class FFMapper extends Mapper<Text, Text, Text, Text>{
        @Override
        protected void map(Text key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {


            //分词
            StringTokenizer st = new StringTokenizer(value.toString());

            for(;st.hasMoreTokens();){


                //key：单词word        value：FileName+偏移量
                context.write(new Text(st.nextToken()), key);
            }
        }
    }
}

输出结果为：key:单词，value：FileName@偏移量

read (data1@0)

file (data1@0)

read (data1@11)

data (data1@11)

数据输出格式

数据输出格式（OutputFormat）用于描述MR作业的数据输出规范。主要功能：输出规范检查(如检查输出目录是否存在)，以及提供作业结果数据输出功能。

Hadoop默认的数据输出格式是TextOutputFormat，可以将结果以【key+\t+value】的形式逐行输出。默认的RecordWriter是LineRecordWriter。