Hadoop:一个目录下的数据只由一个map处理

有这么个需求：一个目录下的数据只能由一个map来处理。如果多个map处理了同一个目录下的数据会导致数据错乱。 刚开始google了下，以为网上都有现成的InputFormat，找到的答案类似我之前写的 mapreduce job让一个文件只由一个map来处理。 或者是把目录写在文

有这么个需求：一个目录下的数据只能由一个map来处理。如果多个map处理了同一个目录下的数据会导致数据错乱。

刚开始google了下，以为网上都有现成的InputFormat，找到的答案类似我之前写的 “mapreduce job让一个文件只由一个map来处理“。

或者是把目录写在文件里面，作为输入：

/path/to/directory1
/path/to/directory2
/path/to/directory3

代码里面按行读取：

 @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
            for (FileStatus status : fs.listStatus(new Path(value.toString()))) {
                // process file
            }
        }

都不能满足需求，还是自己实现一个 OneMapOneDirectoryInputFormat 吧，也很简单：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileSplit;
/**
 * 一个map处理一个目录的数据
 */
public abstract class OneMapOneDirectoryInputFormat extends CombineFileInputFormat {
    private static final Log LOG = LogFactory.getLog(OneMapOneDirectoryInputFormat.class);
    @Override
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
        return false;
    }
    @Override
    public List getSplits(JobContext job) throws IOException {
        // get all the files in input path
        List stats = listStatus(job);
        List splits = new ArrayList();
        if (stats.size() == 0) {
            return splits;
        }
        LOG.info("fileNums=" + stats.size());
        Map> map = new HashMap>();
        for (FileStatus stat : stats) {
            String directory = stat.getPath().getParent().toString();
            if (map.containsKey(directory)) {
                map.get(directory).add(stat);
            } else {
                List fileList = new ArrayList();
                fileList.add(stat);
                map.put(directory, fileList);
            }
        }
        // 设置inputSplit
        long currentLen = 0;
        List pathLst = new ArrayList();
        List offsetLst = new ArrayList();
        List lengthLst = new ArrayList();
        Iterator itr = map.keySet().iterator();
        while (itr.hasNext()) {
            String dir = itr.next();
            List fileList = map.get(dir);
            for (int i = 0; i < fileList.size(); i++) {
                FileStatus stat = fileList.get(i);
                pathLst.add(stat.getPath());
                offsetLst.add(0L);
                lengthLst.add(stat.getLen());
                currentLen += stat.getLen();
            }
            Path[] pathArray = new Path[pathLst.size()];
            CombineFileSplit thissplit = new CombineFileSplit(pathLst.toArray(pathArray),
                    getLongArray(offsetLst), getLongArray(lengthLst), new String[0]);
            LOG.info("combineFileSplit(" + splits.size() + ") fileNum(" + pathLst.size()
                    + ") length(" + currentLen + ")");
            for (int i = 0; i < pathArray.length; i++) {
                LOG.info("  -> path[" + i + "]=" + pathArray[i].toString());
            }
            splits.add(thissplit);
            pathLst.clear();
            offsetLst.clear();
            lengthLst.clear();
            currentLen = 0;
        }
        return splits;
    }
    private long[] getLongArray(List lst) {
        long[] rst = new long[lst.size()];
        for (int i = 0; i < lst.size(); i++) {
            rst[i] = lst.get(i);
        }
        return rst;
    }
}

这个InputFormat的具体使用方法就不说了。其实与“一个Hadoop程序的优化过程 – 根据文件实际大小实现CombineFileInputFormat”中的MultiFileInputFormat比较类似。

原文地址：Hadoop : 一个目录下的数据只由一个map处理, 感谢原作者分享。