Hadoop : 一个目录下的数据只由一个map处理
有这么个需求：一个目录下的数据只能由一个map来处理。如果多个map处理了同一个目录下的数据会导致数据错乱。刚开始google了下，以为网上都有现成的InputFormat，找到的答案类似我之前写的 “mapreduce job让一个文件只由一个map来处理“。
或者是把目录写在文件里面，作为输入：
/path/to/directory1
/path/to/directory2
/path/to/directory3
代码里面按行读取：
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
for (FileStatus status : fs.listStatus(new Path(value.toString()))) {
// process file
}
}
都不能满足需求，还是自己实现一个 OneMapOneDirectoryInputFormat 吧，也很简单：
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileSplit;
/**
* 一个map处理一个目录的数据
*/
public abstract class OneMapOneDirectoryInputFormat<K, V> extends CombineFileInputFormat<K, V> {
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(OneMapOneDirectoryInputFormat.class);
@Override
protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
return false;
}
@Override
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
// get all the files in input path
List<FileStatus> stats = listStatus(job);
List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
if (stats.size() == 0) {
return splits;
}
LOG.info("fileNums=" + stats.size());
Map<String, List<FileStatus>> map = new HashMap<String, List<FileStatus>>();
for (FileStatus stat : stats) {
String directory = stat.getPath().getParent().toString();
if (map.containsKey(directory)) {
map.get(directory).add(stat);
} else {
List<FileStatus> fileList = new ArrayList<FileStatus>();
fileList.add(stat);
map.put(directory, fileList);
}
}
// 设置inputSplit
long currentLen = 0;
List<Path> pathLst = new ArrayList<Path>();
List<Long> offsetLst = new ArrayList<Long>();
List<Long> lengthLst = new ArrayList<Long>();
Iterator<String> itr = map.keySet().iterator();
while (itr.hasNext()) {
String dir = itr.next();
List<FileStatus> fileList = map.get(dir);
for (int i = 0; i < fileList.size(); i++) {
FileStatus stat = fileList.get(i);
pathLst.add(stat.getPath());
offsetLst.add(0L);
lengthLst.add(stat.getLen());
currentLen += stat.getLen();
}
Path[] pathArray = new Path;
CombineFileSplit thissplit = new CombineFileSplit(pathLst.toArray(pathArray),
getLongArray(offsetLst), getLongArray(lengthLst), new String);
LOG.info("combineFileSplit(" + splits.size() + ") fileNum(" + pathLst.size()
+ ") length(" + currentLen + ")");
for (int i = 0; i < pathArray.length; i++) {
LOG.info("-> path[" + i + "]=" + pathArray.toString());
}
splits.add(thissplit);
pathLst.clear();
offsetLst.clear();
lengthLst.clear();
currentLen = 0;
}
return splits;
}
private long[] getLongArray(List<Long> lst) {
long[] rst = new long;
for (int i = 0; i < lst.size(); i++) {
rst = lst.get(i);
}
return rst;
}
}
这个InputFormat的具体使用方法就不说了。其实与“一个Hadoop程序的优化过程 – 根据文件实际大小实现CombineFileInputFormat”中的MultiFileInputFormat比较类似。
很好感谢分享 感谢楼主分享.......... 帅气！很好很强大
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