自定义MapReduce OutputFormat：控制输出路径与格式

"本文主要介绍了MapReduce中自定义OutPutFormat的概念、常见实现类以及自定义OutPutFormat的使用场景和步骤，并通过一个具体的案例展示了如何根据需求自定义OutputFormat来实现特定的数据输出。" 在MapReduce框架中，`OutputFormat` 是一个非常关键的接口，它负责定义如何将Mapper和Reducer生成的中间结果输出到文件系统中。MapReduce提供了多种预定义的OutputFormat实现，以满足不同的输出需求。 1. TextOutputFormat: 这是MapReduce的默认OutputFormat，它将每条记录转换为文本行进行输出。无论键和值是什么类型，TextOutputFormat都会调用它们的`toString()` 方法，将数据转化为字符串形式。 2. SequenceFileOutputFormat: 此类的输出格式紧凑，适合后续的MapReduce任务作为输入。SequenceFile是Hadoop的一种二进制文件格式，支持高效读写和压缩，常用于存储结构化的数据。 3. 自定义OutputFormat: 当预定义的OutputFormat不能满足特定需求时，用户需要自定义OutputFormat。例如，可能需要根据数据内容将结果输出到不同的目录或以特定格式存储。 自定义OutputFormat的使用场景通常包括控制输出路径、格式或者实现特殊逻辑。自定义的过程主要包括两步： 1. 创建一个类继承自 `FileOutputFormat`。 2. 重写 `RecordWriter` 类，特别是 `write()` 方法，以便自定义数据写入文件的方式。 案例中，我们有这样一个需求：过滤日志数据，将包含 "atguigu" 的网站日志输出到指定目录 `D:\hadoop\outputformat\atguigu.txt`，而不包含的则输出到 `D:\hadoop\outputformat\other.txt`。由于这个任务并不涉及数据的合并或排序，因此我们可以不需要 Reduce 阶段。 为了实现这个案例，我们需要编写一个名为 `LogMapper` 的类，该类继承自 `Mapper`，并处理输入的 `LongWritable` 和 `Text` 类型的数据，生成 `NullWritable` 和 `Text` 类型的输出。Mapper 中的逻辑会判断日志是否包含 "atguigu"，然后将结果写入到相应的输出流中。 通过自定义OutputFormat，我们可以灵活地控制MapReduce程序的输出格式和位置，从而更好地适应各种复杂的业务需求。在实际开发中，理解并掌握自定义OutputFormat的技巧对于优化MapReduce作业是非常有益的。