MapReduce的输入类型为FileInputFormat，现有三个文件的大小分别是:64KB 130MB 260MB，MapReduce框架会把这些文件拆分为多少块？

MapReduce框架在处理输入数据时会进行数据切片，每个切片的大小由InputFormat来决定。FileInputFormat是默认的InputFormat，它将整个输入文件按照默认的块大小进行切分，该块大小默认为HDFS块大小（128MB）。

因此，对于这三个文件，MapReduce框架将会将它们分别切分为：

- 64KB 文件：1 个切片
- 130MB 文件：2 个切片（第一个切片为128MB，第二个切片为2MB）
- 260MB 文件：3 个切片（第一个和第二个切片为128MB，第三个切片为4MB）

需要注意的是，这只是默认情况下的切分方式，我们可以通过设置不同的块大小来改变切分的结果。

相关问题

mapreduce是怎么拆分文件的

在 MapReduce 中，文件拆分是由 InputFormat 类负责的。默认情况下，Hadoop 会使用 TextInputFormat，它会将输入文件按行拆分，并将每行作为一个输入记录。具体来说，TextInputFormat 会将输入文件拆成若干个数据块，每个数据块的大小由 Hadoop 配置参数 `mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize` 决定。如果一个数据块中有一个换行符，则该数据块被认为是一个记录，由一个 Map 任务处理。如果数据块中没有换行符，则该数据块被认为是一个完整的记录，由一个 Map 任务处理。

除了 TextInputFormat，Hadoop 还提供了一些其他的 InputFormat，比如 KeyValueInputFormat、SequenceFileInputFormat 等，每个 InputFormat 都有不同的拆分策略。如果需要自定义拆分策略，可以继承 FileInputFormat 类，并实现 `createRecordReader()` 和 `isSplitable()` 方法。`isSplitable()` 方法用于判断文件是否可以拆分，`createRecordReader()` 方法用于创建 RecordReader 对象，它负责读取每个数据块并将其转换为输入记录。

用java写一个MapReduce程序将csv文件中的第六列20171128这种类型的数据拆分成2017-11-28

在Java中编写MapReduce程序来解析CSV文件并拆分日期字符串通常涉及到`FileInputFormat`, `Mapper`, 和 `Reducer` 的配合。以下是一个简单的示例，假设我们使用Hadoop MapReduce框架，CSV文件格式为"key, value, 20171128"，我们想把日期转换成"YYYY-MM-DD"格式：

// Mapper class
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class DateSplitMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text dateKey = new Text();

    @Override
    protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        if (fields.length >= 3) {
            String dateStr = fields[2];
            // Split the date string and format it as YYYY-MM-DD
            String[] dateParts = dateStr.split("\\d+");
            dateKey.set(dateParts[0] + "-" + dateParts[1] + "-" + dateParts[2]);
            context.write(dateKey, one);
        }
    }
}

// Configuration in Driver class
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class CSVDateParser {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "CSV Date Parser");
        job.setJarByClass(CSVDateParser.class); // Set your driver class here

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // Replace with your input file path
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // Replace with your output directory

        job.setMapperClass(DateSplitMapper.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}