2011-01-20 101 views
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我最近开始使用Hadoop,并且在将Mapfile用作MapReduce作业的输入时遇到了问题。Mapfile作为MapReduce作业的输入

以下工作代码在hdfs中写入一个名为“TestMap”的简单MapFile,其中有三个Text类型的键和三个BytesWritable类型的值。

这里TestMap的内容:

$ hadoop fs -text /user/hadoop/TestMap/data 
11/01/20 11:17:58 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library 
11/01/20 11:17:58 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library 
11/01/20 11:17:58 INFO compress.CodecPool: Got brand-new decompressor 
A 01 
B 02 
C 03 

这里是创建TestMap映射文件的程序:

下面尝试通过一个递增
import java.io.IOException; 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 
import org.apache.hadoop.io.MapFile; 
import org.apache.hadoop.io.Text; 
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable; 
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile; 
import org.apache.hadoop.io.IOUtils; 

public class CreateMap { 

    public static void main(String[] args) throws IOException{ 

     Configuration conf = new Configuration(); 
     FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf); 

     Text key = new Text(); 
     BytesWritable value = new BytesWritable(); 
     byte[] data = {1, 2, 3}; 
     String[] strs = {"A", "B", "C"}; 
     int bytesRead; 
     MapFile.Writer writer = null; 

     writer = new MapFile.Writer(conf, hdfs, "TestMap", key.getClass(), value.getClass()); 
     try { 
      for (int i = 0; i < 3; i++) { 
       key.set(strs[i]); 
       value.set(data, i, 1); 
       writer.append(key, value); 
       System.out.println(strs[i] + ":" + data[i] + " added."); 
      } 
     } 
     catch (IOException e) { 
      e.printStackTrace(); 
     } 
     finally { 
      IOUtils.closeStream(writer); 
     } 
    } 
} 

简单的MapReduce工作映射文件中的值:

import java.io.IOException; 
import java.util.Iterator; 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
import org.apache.hadoop.conf.Configured; 
import org.apache.hadoop.fs.Path; 
import org.apache.hadoop.io.Text; 
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; 
import org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase; 
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper; 
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector; 
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer; 
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; 
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.util.Tool; 
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; 
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable; 


public class AddOne extends Configured implements Tool { 

    public static class MapClass extends MapReduceBase 

     implements Mapper<Text, BytesWritable, Text, Text> { 

     public void map(Text key, BytesWritable value, 
         OutputCollector<Text, Text> output, 
         Reporter reporter) throws IOException { 


      byte[] data = value.getBytes(); 
      data[0] += 1; 
      value.set(data, 0, 1); 
      output.collect(key, new Text(value.toString())); 
     } 
    } 

    public static class Reduce extends MapReduceBase 
     implements Reducer<Text, Text, Text, Text> { 

     public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, 
          OutputCollector<Text, Text> output, 
          Reporter reporter) throws IOException { 

      output.collect(key, values.next()); 
     } 
    } 

    public int run(String[] args) throws Exception { 
     Configuration conf = getConf(); 

     JobConf job = new JobConf(conf, AddOne.class); 

     Path in = new Path("TestMap"); 
     Path out = new Path("output"); 
     FileInputFormat.setInputPaths(job, in); 
     FileOutputFormat.setOutputPath(job, out); 

     job.setJobName("AddOne"); 
     job.setMapperClass(MapClass.class); 
     job.setReducerClass(Reduce.class); 

     job.setInputFormat(SequenceFileInputFormat.class); 
     job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 
     job.setMapOutputValueClass(Text.class); 

     job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class); 
     job.setOutputKeyClass(Text.class); 
     job.setOutputValueClass(Text.class); 
     job.set("key.value.separator.in.input.line", ":"); 


     JobClient.runJob(job); 

     return 0; 
    } 

    public static void main(String[] args) throws Exception { 
     int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new AddOne(), args); 

     System.exit(res); 
    } 
} 

我得到的运行时异常是:

java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.LongWritable cannot be cast to org.apache.hadoop.io.BytesWritable 
    at AddOne$MapClass.map(AddOne.java:32) 
    at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:50) 
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:358) 
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:307) 
    at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:170) 

我不明白为什么Hadoop是努力蒙上了LongWritable,因为在我的代码定义映射程序接口的正确(Mapper<Text, BytesWritable, Text, Text>)。

有人能帮助我吗?

非常感谢您

卢卡

回答

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你的问题来自于一个事实是,尽管什么名字告诉你,一个MapFile文件。

MapFile实际上是一个由两个文件组成的目录:有一个“数据”文件,它是一个SequenceFile,其中包含您写入其中的键和值;然而,还有一个“索引”文件,它是一个不同的SequenceFile,其中包含键的子序列以及它们作为LongWritables的偏移量;通过MapFile.Reader将此索引加载到内存中,以便快速进行二分查找,以便在随机访问时在数据文件中找到具有所需数据的偏移量。您正在使用旧的"org.apache.hadoop.mapred" version of SequenceFileInputFormat。当你告诉它将MapFile作为输入来查看数据文件时,知道它并不够聪明;相反,它实际上试图将索引文件的数据文件用作常规输入文件。数据文件将正常工作,因为类与您指定的内容一致,但索引文件将抛出ClassCastException,因为索引文件值都是LongWritables。

您有两种选择:您可以开始使用"org.apache.hadoop.mapreduce" version of SequenceFileInputFormat(从而更改代码的其他部分),它可以充分了解MapFiles以查看数据文件;或者,您可以明确地将数据文件作为您想要的文件输入。

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的方法之一可能是使用自定义InputFormat有一个记录整个映射文件块,并查找由密钥从地图()