这篇文章主要为大家展示了“hadoop中如何实现KeyValueTextInputFormat”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“hadoop中如何实现KeyValueTextInputFormat”这篇文章吧。

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package com.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueLineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**
 * hello jim
 * hello tim
 * 
 * 最后输出
 * hello 1
 * jim 1
 * hello 1
 * tim 1
 */
public class WordCountKeyValue extends Configured implements Tool {
 
 public static class Map extends Mapper {
  /**
   * key hello
   * value jim
   */
  public void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   context.write(key, new IntWritable(1));
   context.write(value, new IntWritable(1));
  }
 }
 
 public int run(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
  Configuration conf = this.getConf();
  //指定KeyValueTextInputFormat分割符，默认分割符是\t
  //conf.set("mapreduce.input.keyvaluelinerecordreader.key.value.separator", "\t");
  conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR, "\t");
  
  Job job = new Job(conf);
  job.setJobName(WordCountKeyValue.class.getSimpleName());
  job.setJarByClass(WordCountKeyValue.class);
  
  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
  
  job.setNumReduceTasks(0);
  job.setMapperClass(Map.class);
  
  job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
  job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
  
  job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
  job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
  job.waitForCompletion(true);
  return job.isSuccessful()?0:1;
 }
 
 public static void main(String[] args) throws Exception {
  int exit = ToolRunner.run(new WordCount(), args);
  System.exit(exit);
 }
 
}

以上是“hadoop中如何实现KeyValueTextInputFormat”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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