Hadoop MapReduce常用输入输出格式

Hadoop MapReduce常用的输入输出格式有以下几种：

1. TextInputFormat：按行读取文本文件，每行作为一个记录。
2. KeyValueTextInputFormat：按行读取文本文件，以Tab为分隔符将每行分成两部分，第一部分作为key，第二部分作为value。
3. SequenceFileInputFormat：读取二进制的SequenceFile文件，其中每个记录包含一个key和一个value。
4. NLineInputFormat：按指定的行数划分输入文件，将每个分片作为一个记录。
5. CombineTextInputFormat：将多个小文件组合成一个切片进行处理，减少小文件数量。

对于输出格式，常用的有以下几种：

1. TextOutputFormat：将输出的key-value对按行输出。
2. SequenceFileOutputFormat：将输出的key-value对写入二进制的SequenceFile文件。
3. MultipleOutputFormat：将输出结果按照不同的key写入不同的文件中。
4. NullOutputFormat：不输出任何内容，通常用于测试或调试。

相关问题

hadoop MapReduce 常用的函数

在Hadoop MapReduce编程中，有一些常用的函数可以帮助我们进行数据处理，这些函数包括：

1. map函数：map函数是MapReduce任务中的一个重要组成部分，它将输入数据中的每个元素映射成一个键值对，并输出到Reduce任务中进行处理。在map函数中，可以进行各种数据处理操作，例如过滤、计算、转换等等。

2. reduce函数：reduce函数是MapReduce任务中的另一个重要组成部分，它对Map任务输出的键值对进行合并和聚合，最终输出一个键值对列表。在reduce函数中，可以进行各种聚合操作，例如求和、计数、取最大值等等。

3. partitioner函数：partitioner函数用于将Map任务输出的键值对分配到不同的Reduce任务中进行处理。在partitioner函数中，可以根据键的哈希值或其他特定的规则，将键值对分配到不同的Reduce任务中。

4. combiner函数：combiner函数是在Map任务输出的键值对进行本地合并和聚合的函数，它可以减少数据传输量，提高MapReduce任务的效率。在combiner函数中，可以进行各种本地聚合操作，例如求和、计数、取最大值等等。

5. inputformat函数：inputformat函数是用于读取输入数据的函数，它定义了输入数据的格式和读取方法。例如，可以使用TextInputFormat函数读取文本文件，使用SequenceFileInputFormat函数读取二进制文件等等。

6. outputformat函数：outputformat函数是用于输出结果数据的函数，它定义了输出数据的格式和输出方法。例如，可以使用TextOutputFormat函数将结果输出为文本文件，使用SequenceFileOutputFormat函数将结果输出为二进制文件等等。

这些函数是Hadoop MapReduce编程中常用的函数，掌握它们可以帮助我们更好地进行数据处理和分析。