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在Hadoop中,常用的TextInputFormat是以换行符作为Record分隔符的。 在实际应用中,我们经常会出现一条Record中包含多行的情况,例如: doc..../doc 此时,需要拓展TextInputFormat以完成这个功能。 先来看一下原始实现: public class TextInputFormat exte
在Hadoop中,常用的TextInputFormat是以换行符作为Record分隔符的。
在实际应用中,我们经常会出现一条Record中包含多行的情况,例如:
<doc> .... </doc>
此时,需要拓展TextInputFormat以完成这个功能。
先来看一下原始实现:
public class TextInputFormat extends FileInputFormat<longwritable text> { @Override public RecordReader<longwritable text> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context) { // By default,textinputformat.record.delimiter = ‘/n’(Set in configuration file) String delimiter = context.getConfiguration().get( "textinputformat.record.delimiter"); byte[] recordDelimiterBytes = null; if (null != delimiter) recordDelimiterBytes = delimiter.getBytes(); return new LineRecordReader(recordDelimiterBytes); } @Override protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) { CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file); return codec == null; } }</longwritable></longwritable>
根据上面的代码, 不难发现,换行符实际上是由”textinputformat.record.delimiter”这个配置决定的。
所以我们有种解决方案:
(1) 在Job中直接配置textinputformat.record.delimiter为”\n”,这种方案是比较Hack的,很容易影响到其他代码的正常执行。
(2) 继承TextInputFormat,在return LineRecordReader时,使用自定义的分隔符。
本文采用第二种方案,代码如下:
public class DocInputFormat extends TextInputFormat { private static final String RECORD_DELIMITER = "\n"; @Override public RecordReader<longwritable text> createRecordReader( InputSplit split, TaskAttemptContext tac) { byte[] recordDelimiterBytes = null; recordDelimiterBytes = RECORD_DELIMITER.getBytes(); return new LineRecordReader(recordDelimiterBytes); } @Override public boolean isSplitable(JobContext context, Path file) { CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory( context.getConfiguration()).getCodec(file); return codec == null; } }</longwritable>
需要指出的是,InputFormat只是把原始HDFS文件分割成String的记录,如果你的
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原文地址:如何拓展Hadoop的InputFormat为其他分隔符, 感谢原作者分享。