Hive 自定义 InputFormat 实现流程

流程图

flowchart TD

A[准备工作] --> B[创建自定义 InputFormat 类]
B --> C[实现 RecordReader 接口]
C --> D[实现 InputFormat 接口]
D --> E[重写 getSplits 方法]
E --> F[实现自定义 InputFormat 的功能]
F --> G[在 Hive 中使用自定义 InputFormat]

步骤说明

  1. 准备工作

在开始实现自定义 InputFormat 之前，需要确保已经满足以下条件:

  • 已经安装和配置好 Hive 环境。
  • 熟悉 Java 编程语言。
  • 了解 InputFormat 和 RecordReader 的概念。
  1. 创建自定义 InputFormat 类

首先，需要创建一个 Java 类来实现自定义 InputFormat。可以按照以下代码创建一个名为 CustomInputFormat 的类。

import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class CustomInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {
  @Override
  public RecordReader<LongWritable, Text> getRecordReader(InputSplit split, JobConf job, Reporter reporter) throws IOException {
    return new CustomRecordReader((FileSplit) split, job);
  }
}
  1. 实现 RecordReader 接口

接下来，需要实现 RecordReader 接口来读取文件记录。按照以下代码创建一个名为 CustomRecordReader 的类。

import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import java.io.IOException;

public class CustomRecordReader implements RecordReader<LongWritable, Text> {
  private LineRecordReader reader;

  public CustomRecordReader(FileSplit split, JobConf job) throws IOException {
    reader = new LineRecordReader(job, split);
  }

  @Override
  public boolean next(LongWritable key, Text value) throws IOException {
    return reader.next(key, value);
  }

  @Override
  public LongWritable createKey() {
    return reader.createKey();
  }

  @Override
  public Text createValue() {
    return reader.createValue();
  }

  @Override
  public long getPos() throws IOException {
    return reader.getPos();
  }

  @Override
  public void close() throws IOException {
    reader.close();
  }

  @Override
  public float getProgress() throws IOException {
    return reader.getProgress();
  }
}
  1. 实现 InputFormat 接口

接下来，需要实现 InputFormat 接口来定义输入文件格式。按照以下代码创建一个名为 CustomInputFormat 的类。

import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import java.io.IOException;

public class CustomInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {
  @Override
  public RecordReader<LongWritable, Text> getRecordReader(InputSplit split, JobConf job, Reporter reporter) throws IOException {
    return new CustomRecordReader((FileSplit) split, job);
  }

  @Override
  protected boolean isSplitable(FileSystem fs, Path filename) {
    return false;
  }
}
  1. 重写 getSplits 方法

在自定义的 InputFormat 类中，需要重写 getSplits 方法来定义数据切分逻辑。按照以下代码修改 CustomInputFormat 类。

import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import java.io.IOException;

public class CustomInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {
  @Override
  public RecordReader<LongWritable, Text> getRecordReader(InputSplit split, JobConf job, Reporter reporter) throws IOException {
    return new CustomRecordReader((FileSplit) split, job);
  }

  @Override
  protected boolean isSplitable(FileSystem fs, Path filename) {
    return false;
  }

  @Override
  public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException {
    FileStatus[] files = listStatus(job);
    List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();

    for (FileStatus file : files) {
      Path path = file.getPath();
      TextInputFormat format = new TextInputFormat();
      format.configure(job);

      FileSplit[] fileSplits = format.getSplits(job, numSplits);
      for (FileSplit fileSplit : fileSplits) {
        CustomInputSplit customSplit = new CustomInputSplit(fileSplit, path);
        splits.add(customSplit);
      }
    }

    return splits.toArray(new InputSplit[splits.size()]);
  }
}
  1. 实现自定义 InputFormat 的功能

根据实际需求，实现自定义 InputFormat 的功能，例如按照特定的文件格式解析数据。在