MapReduce处理输出多文件格式(MultipleOutputs)，mapreduce多文件输出

MapReduce处理输出多文件格式(MultipleOutputs)，mapreduce多文件输出

MultiPleOutputs原理

MapReduce job中，可以使用FileInputFormat和FileOutputFormat来对输入路径和输出路径来进行设置。在输出目录中，框架自己会自动对输出文件进行命名和组织，如part-(m|r)-00000之类，但有时为了后续流程的方便，我们常需要对输出结果进行一定的分类和组织。以前常用的方法是在MR job运行之后，用脚本对目录下的数据进行一次重新组织，变成我们需要的格式。

研究了一下MR框架中的MultipleOutputs(是2.0之后的新API，是对老版本中MultipleOutputs与MultipleOutputFormat的一个整合)。
在一般情况下，Hadoop每一个Reducer产生一个输出文件，文件以part-r-00000,part-r-00001的方式进行命名，如果需要认为的控制输出文件的命名或者每一个Reducer需要写出多个输出文件时，可以采用MultipleOutputs类来完成，MultipleOutputs采用输出记录的键值对（output Key和output Value）或者任意字符串来生成输出文件的名字，文件一般以name-r-nnnnn的格式进行命名，其中name是程序设计的任意名字；nnnnn表示分区号。

使用方法

1.驱动中不需要额外改变，只需要在MapClass或Reduce类中加入以下代码

private MultipleOutputs<Text,IntWritable> mos;
public void setup(Context context) throws Exception{
  mos=new MultipleOutputs(context);
}
public void cleanup(Context context) throws Exeception{
  mos.close();
} 

2.然后就可以用mos.write(Key key,Value value,String baseOutputPath)代替context.write(key,value);
在MapClass或Reduce中使用，输出时也会有默认的文件part-m-00*或part-r-00*,不过这些文件是无内容的，大小为0。而且只有part-m-00*会传给reduce。

注意：
multipleOutputs.write(key,value,baseOutputPath)方法的第三个参数表明了该输出所在的目录（相当于用户指定的输出目录）。如果baseOutputPath不包含文件分隔符"/",那么输出的文件格式为baseOutputPath-r-nnnnn(name-r-nnnnn).
如果包含文件分隔符"/".例如baseOutputPath="029070-99999/1901/part",那么输出文件则为027070-99999/1901/part-r-nnnnn.

3.最后在job的类中

// 设置输出文件类型

  MultipleOutputs.addNamedOutput(job, namedOutput, outputFormatClass, keyClass, valueClass);

案例

原始数据

1512,iphone5s,4inchs,A7,64,M7,lowerpower
1512,iphone5,4inchs,A6,IOS7
1512,iphone4s,3.5inchs,A5
50019780,Ipad,9.7,retina
50019780,yoga,lenovel,18hours
50019780,nexus,7,google
50019780,Ipad mini2,retina,7.9
1101,macbook air,OS X mavericks
1101,macbook pro,OS X lion
1101,thinkpad yoga,lenovel,windows 8

对原始数据根据第一个id列进行分类到不同的文件中

1.Map类

package test.mr.multioutputs;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MultioutMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value,
			Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		String line = value.toString().trim();
		if (line.length() > 0) {
			String str[] = line.split(",");
			// 提取分类
			context.write(new Text(str[0]), value);
		}
	}
}

2.Reduce类

package test.mr.multioutputs;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;

public class MultioutRedu extends Reducer<Text, Text, NullWritable, Text> {
	private MultipleOutputs<NullWritable, Text> mos; // 输出类型和Reduce一致

	@Override
	protected void setup(Reducer<Text, Text, NullWritable, Text>.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		mos = new MultipleOutputs<NullWritable, Text>(context);
	}

	@Override
	protected void cleanup(
			Reducer<Text, Text, NullWritable, Text>.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		mos.close();
	}

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,
			Reducer<Text, Text, NullWritable, Text>.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		/*
		 * mos.write(Key key,Value
		 * value,StringbaseOutputPath)代替context.write(key,value);
		 */
		for (Text value : values) {
			// 指定写出不同文件的数据
			mos.write("KeySplit", NullWritable.get(), value, key.toString()
					+ "/");
			// 指定写出全部数据
			mos.write("AllData", NullWritable.get(), value);
		}

	}
}

3.job类

package test.mr.multioutputs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

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

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

		job.setReducerClass(MultioutRedu.class);
		job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);

		// 设置输出文件类型
		MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "KeySplit", TextOutputFormat.class,
				NullWritable.class, Text.class);
		MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "AllData", TextOutputFormat.class,
				NullWritable.class, Text.class);
		

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