• hadoop streaming 多路输出 [转载]


    转载 http://www.cnblogs.com/shapherd/archive/2012/12/21/2827860.html

    hadoop 支持reduce多路输出的功能,一个reduce可以输出到多个part-xxxxx-X文件中,其中X是A-Z的字母之一,程序在输出<key,value>对的时候,在value的后面追加"#X"后缀,比如#A,输出的文件就是part-00000-A,不同的后缀可以把key,value输出到不同的文件中,方便做输出类型分类, #X仅仅用做指定输出文件后缀, 不会体现到输出的内容中

    使用方法

    启动脚本中需要指定-outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat或者-outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleSequenceFileOutputFormat, 输出就会按照多路输出的方式进行分文件输出

    所有标准输出的value中都要加上 #X后缀,X代表A-Z, 不然会报invalid suffix错误 

    $HADOOP_HOME_PATH/bin/hadoop streaming 
          -Dhadoop.job.ugi="$HADOOP_JOB_UGI" 
          -file ./map.sh 
          -file ./red.sh 
          -file ./config.sh 
          -mapper "sh -x map.sh" 
          -reducer "sh -x red.sh" 
          -input $NEW_INPUT_PATH 
          -input $OLD_INPUT_PATH 
          -output  $OUTPUT_PATH 
          -jobconf stream.num.map.output.key.fields=1 
          -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 
          -outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat 
          -jobconf mapred.job.name="test-shapherd-dist-diff" 
          -jobconf mapred.job.priority=HIGH 
          -jobconf mapred.job.map.capacity=100 
          -jobconf mapred.job.reduce.capacity=100 
          -jobconf mapred.reduce.tasks=3

    在red脚本中可以所以的输出都加上后缀, 这样输出就是分part的了,比如大数据diff对比的脚本

    map.sh如下:

    source ./config.sh
     
    awk 'BEGIN{
    }
    {
        if(match("'${map_input_file}'","'$OLD_INPUT_PATH'"))
        {
            print $0"	"0
        next
        }
        if(match("'${map_input_file}'","'$NEW_INPUT_PATH'"))
        print $0"	"1
    }'
     
    exit 0

    red.sh如下

    awk  -F"	" 'BEGIN{
        key=""
            flag=0
            num=0
            old_num=0
            new_num=0
            diff_num=0
    }
    {
        if($NF == "0")
            old_num++
        else
            new_num++
        if($1 != key)
        {
            if(key != "")
            {
                if(num <= 1)
                {
                    diff_num++
                    if(flag == "0")
                        print $0"#A"
                    else
                        print $0"#B"
                }
            }
            key=$1
            flag=$NF
            num=1
            next
        }
     
        if(key == $1)
        {
            num++
            next   
        }
     
    }
    END{
            if(num  == 1)
            {
                if(flag == "0")
                    print $0"#A"
                else
                    print $0"#B"
            }
     
            print old_num"	shapherd#C"
            print new_num"	shapherd#D"
            print diff_num"	shapherd#E"
    }'
     
     
    exit 0

    我的两个大数据没有diff, 所以输出就是:

    part-00000-C
    part-00000-D
    part-00000-E
    part-00001-C
    part-00001-D
    part-00001-E
    part-00002-C
    part-00002-D
    part-00002-E

    没有A和B结尾的

    注意事项

      • 多路输出最多支持26路, 也就是字母只能是A-Z范围。
      • reduce的输入key和value的分隔符默认是 , 如果输出中没有 ,reduce脚本会把整行当作key, value就是空的,这时如果加了#X,会报invalid suffix错误,因为#X作为了key的一部分,这种问题一种是保证你的key和value是按照 分隔的, 一种是指定自己想要的分隔符。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sailrancho/p/4930156.html
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