避免 Hadoop 数据切分 (Split) 的指南
在Hadoop中，默认情况下，数据会被切分成若干小块以进行分布式处理。而有时候，我们可能希望避免数据被切分，特别是在处理不适合切分的数据（如大文件）。本篇文章将指导你如何在Hadoop中实现“避免数据切分”的功能。
整体流程
首先，我们需要明确实现这一目标的整体流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建一个自定义的 FileInputFormat 类 |
| 2 | 在该类中实现 getSplits 方法 |
| 3 | 在 Hadoop 作业配置中使用自定义的输入格式 |
| 4 | 提交并运行 Hadoop 作业 |
在接下来的部分中，我们将逐步介绍每一个步骤，并提供相关的代码示例。
步骤详解
步骤 1: 创建自定义的 FileInputFormat 类
首先，我们需要创建一个自定义的输入格式类，继承自 FileInputFormat。这样我们可以控制输入的拆分行为。
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.FileInputFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class NoSplitInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {
@Override
protected List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
// 这里采用父类的方法获取所有文件路径
return super.getSplits(job);
}
@Override
protected boolean isSplitable(JobContext context, Path path) {
// 返回 false，表示数据不可以进行分割
return false;
}
}
代码解析：
NoSplitInputFormat类继承了FileInputFormat。getSplits方法调用父类的方法获取输入切片。isSplitable方法返回false，指示 Hadoop 不进行切分。
步骤 2: 实现自定义的 Mapper 和 Reducer
接下来，我们需要定义自定义的 Mapper 和 Reducer 来处理输入的数据。
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 处理每一行数据
String line = value.toString();
// 自定义的业务逻辑
context.write(new Text(line), new LongWritable(1)); // 这里为示例，随意设置输出
}
}
代码解析：
MyMapper用于处理每一行数据，并发出键值对。
步骤 3: 定义 Job 配置
在主应用程序中，我们需要配置 Hadoop Job 来使用自定义的输入格式。
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class NoSplitJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "No Split Job");
job.setJarByClass(NoSplitJob.class);
job.setInputFormatClass(NoSplitInputFormat.class); // 设置自定义输入格式
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 输入路径
TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出路径
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
代码解析：
- 我们创建了一个 Hadoop Job，并设置我们自定义的输入格式
NoSplitInputFormat。 - 设置 Mapper 类和输入输出类型。
步骤 4: 提交并运行 Hadoop 作业
完成以上步骤后，你可以在本地或集群上提交你的 Hadoop 作业。使用命令行工具：
hadoop jar your-jar-file.jar NoSplitJob /input/path /output/path
以上命令将输入数据路径 /input/path 下的文件进行处理，并输出结果到 /output/path.
类图
接下来是该项目的类图，展示了类之间的关系：
classDiagram
class NoSplitInputFormat {
+getSplits(JobContext)
+isSplitable(JobContext, Path)
}
class MyMapper {
+map(LongWritable, Text, Context)
}
class NoSplitJob {
+main(String[])
}
NoSplitJob --> NoSplitInputFormat
NoSplitJob --> MyMapper
序列图
下面是作业执行过程的序列图，展示了系统各部分之间的交互：
sequenceDiagram
participant User
participant Driver
participant Job
participant Mapper
participant Reducer
User->>Driver: 提交作业
Driver->>Job: 创建并配置作业
Job->>Mapper: 分配任务
Mapper->>Job: 执行映射
Job->>Reducer: 执行减少
Reducer-->>Job: 返回结果
Job-->>Driver: 作业完成
Driver-->>User: 返回结果
结论
在本篇文章中，我们详细介绍了如何在 Hadoop 中实现不进行数据切分的功能。通过自定义 FileInputFormat 类，我们成功地设置了“不切分”的行为，并通过简单的 Mapper 和 Reducer 进行了数据处理。最终，通过 Job 配置和执行，我们实现了完整的处理流程。
随着你的Hadoop技能不断提高，你会发现更多对输入数据的处理方式，希望这篇文章对你的学习之路有所帮助！
