java hadoop读取数据

在Hadoop框架中，Java通常用于编写MapReduce任务或者使用Hadoop的分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）。读取数据的基本步骤如下：

1. **配置环境**：首先，需要在你的项目中添加Hadoop依赖，并确保Hadoop集群已经配置好。

2. **创建输入format**：Hadoop使用InputFormat接口来指定数据源的格式。例如，如果你的数据存储在文本文件中，可以使用`TextInputFormat`，如果是二进制文件则可能用到`SequenceFileInputFormat`等。

3. **创建RecordReader**：通过InputFormat创建`RecordReader`，它负责从文件中逐行读取数据并提供给map函数处理。

4. **编写Mapper函数**：Mapper接收从RecordReader读来的键值对（key-value），对数据进行处理，生成中间键值对。

5. **将结果传递给Reducer（可选）**：如果使用的是MapReduce模式，Mapper的结果会被排序并发送给Reducer，Reducer进一步处理数据，生成最终结果。

6. **Job提交和执行**：最后，你需要创建一个`Job`实例，设置Mapper、Reducer和其他相关属性，然后提交到Hadoop集群上执行。

Configuration conf = new Configuration();
FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path("your_data_path"));
Mapper mapperClass = YourMapper.class;
Reducer reducerClass = YourReducer.class;

Job job = Job.getInstance(conf, "your_job_name");
job.setJarByClass(MyDriverClass.class);
job.setMapperClass(mapperClass);
job.setReducerClass(reducerClass);

// 其他配置...
if (job.waitForCompletion(true)) {
    // 如果成功，打印输出
    FileOutputFormat.getOutputPath(job).toString();
}