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Hadoop中如何自定义-创新互联

小编给大家分享一下Hadoop中如何自定义，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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  1. 自定义计数器

    计数器用来监控，hadoop中job的运行进度和状态。

    如源文件内容为：

    a    b

    c    d    e    f

    g    h    i

    现在需要找出字段数大于3和小于3的记录条数，可以使用计数器来实现，代码如下：

     public void map(LongWritable key, Text value,

     OutputCollector output, Reporter reporter)

     throws IOException {

     String[] split = value.toString().split("\t");

     if(split.length>3){

     org.apache.hadoop.mapred.Counters.Counter counter = reporter.getCounter("MyCounter", "isLong");

     counter.increment(1);

     }else if(split.length<3){

     org.apache.hadoop.mapred.Counters.Counter counter = reporter.getCounter("MyCounter","isShort");

     counter.increment(1);

     }

2. hadoop中的自定义数据类型

    hadoop中默认的数据类型有：

  • BooleanWritable:标准布尔型数值

  • ByteWritable:单字节数值

  • DoubleWritable:双字节数值

  • FloatWritable:浮点数

  • IntWritable:整型数

  • LongWritable:长整型数

  • Text:使用UTF8格式存储的文本

  • NullWritable:当中的key或value为空时使用

    自定义数据类型的实现：

    1.实现Writable接口，并重写内部write()和readFields()方法，从而完成序列化之后的网络传输和文件输入或输出。

    2.如果该数据类型被作为mapreduce中的key，则该key需要为可比较的，需要实现WriableComparable接口，并重写内部write()和readFields()、compare()方法。



    代码如下：


    代码一：


public class Person implements Writable{

long id;

String name;

long age;

@Override

public void readFields(DataInput in) throws IOException {

this.id = in.readLong();

this.name = in.readUTF();

this.age = in.readLong();

}

@Override

public void write(DataOutput out) throws IOException {

out.writeLong(id);

out.writeUTF(name);

out.writeLong(age);

}

        @Override

public String toString() {

return "id:"+id+" name:"+name+" age:"+age;

}

public long getId() {

return id;

}

public String getName() {

return name;

}

public long getAge() {

return age;

}

}

    代码二：基于key的比较


package cn.com.bonc.hadoop;

import java.io.DataInput;

import java.io.DataOutput;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

public class PersonSortByAge implements WritableComparable{

long id;

String name;

long age;

@Override

public void readFields(DataInput in) throws IOException {

in.readLong();

in.readUTF();

in.readLong();

}

@Override

public void write(DataOutput out) throws IOException {

out.writeLong(id);

out.writeUTF(name);

out.writeLong(age);

}

@Override

public int compareTo(PersonSortByAge o) {

return (int) (this.id - o.id);

}

@Override

public String toString() {

return "id:"+id+" name:"+name+" age:"+age;

}

}

以上是“Hadoop中如何自定义”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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