走丢的小木头

FileSplit简单使用

hadoop的FileSplit简单使用

FileSplit类继承关系：

FileSplit类中的属性和方法：

作业输入：

[java] view plain copy print ?

hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$ hdfs dfs -text /user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt
hadoop a
spark a
hive a
hbase a
tachyon a
storm a
redis a
hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$ hdfs dfs -text /user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt
hadoop b
spark b
kafka b
tachyon b
oozie b
flume b
sqoop b
solr b
hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$

hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$ hdfs dfs -text /user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt
hadoop  a
spark   a
hive    a
hbase   a
tachyon a
storm   a
redis   a
hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$ hdfs dfs -text /user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt
hadoop  b
spark   b
kafka   b
tachyon b
oozie   b
flume   b
sqoop   b
solr    b
hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$

代码：

[java] view plain copy print ?

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.SplitLocationInfo;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class GetSplitMapReduce {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length!=2){
System.err.println("Usage databaseV1 ");
}
Job job = Job.getInstance(conf, GetSplitMapReduce.class.getSimpleName() + "1");
job.setJarByClass(GetSplitMapReduce.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setMapperClass(MyMapper1.class);
job.setNumReduceTasks(0);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
public static class MyMapper1 extends Mapper{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
FileSplit fileSplit=(FileSplit) context.getInputSplit();
String pathname=fileSplit.getPath().getName(); //获取目录名字
int depth = fileSplit.getPath().depth(); //获取目录深度
Classextends FileSplit> class1 = fileSplit.getClass(); //获取当前类
long length = fileSplit.getLength(); //获取文件长度
SplitLocationInfo[] locationInfo = fileSplit.getLocationInfo(); //获取位置信息
String[] locations = fileSplit.getLocations(); //获取位置
long start = fileSplit.getStart(); //The position of the first byte in the file to process.
String string = fileSplit.toString();
//fileSplit.
context.write(new Text("===================================================================================="), NullWritable.get());
context.write(new Text("pathname--"+pathname), NullWritable.get());
context.write(new Text("depth--"+depth), NullWritable.get());
context.write(new Text("class1--"+class1), NullWritable.get());
context.write(new Text("length--"+length), NullWritable.get());
context.write(new Text("locationInfo--"+locationInfo), NullWritable.get());
context.write(new Text("locations--"+locations), NullWritable.get());
context.write(new Text("start--"+start), NullWritable.get());
context.write(new Text("string--"+string), NullWritable.get());
}
}
}

import java.io.IOException;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.SplitLocationInfo;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;


public class GetSplitMapReduce {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		Configuration conf = new Configuration();
		String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
		if(otherArgs.length!=2){
			System.err.println("Usage databaseV1  ");
		}


		Job job = Job.getInstance(conf, GetSplitMapReduce.class.getSimpleName() + "1");
		job.setJarByClass(GetSplitMapReduce.class);
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
		job.setMapperClass(MyMapper1.class);
		job.setNumReduceTasks(0);
		job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
		job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
		job.waitForCompletion(true);
	}
	public static class MyMapper1 extends Mapper{
		@Override
		protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
		
			FileSplit fileSplit=(FileSplit) context.getInputSplit();
			String pathname=fileSplit.getPath().getName();	//获取目录名字
			int depth = fileSplit.getPath().depth();	//获取目录深度
			Class class1 = fileSplit.getClass(); //获取当前类
			long length = fileSplit.getLength();	//获取文件长度
			SplitLocationInfo[] locationInfo = fileSplit.getLocationInfo();	//获取位置信息
			String[] locations = fileSplit.getLocations();	//获取位置
			long start = fileSplit.getStart(); //The position of the first byte in the file to process.
			String string = fileSplit.toString();
			//fileSplit.
			
			context.write(new Text("===================================================================================="), NullWritable.get());
			context.write(new Text("pathname--"+pathname), NullWritable.get());
			context.write(new Text("depth--"+depth), NullWritable.get());
			context.write(new Text("class1--"+class1), NullWritable.get());
			context.write(new Text("length--"+length), NullWritable.get());
			context.write(new Text("locationInfo--"+locationInfo), NullWritable.get());
			context.write(new Text("locations--"+locations), NullWritable.get());
			context.write(new Text("start--"+start), NullWritable.get());
			context.write(new Text("string--"+string), NullWritable.get());
		}
	}
}

对应inputpath2.txt文件的输出：

[java] view plain copy print ?

hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$ hdfs dfs -text /user/hadoop/libin/out2/part-m-00000
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@4ff41ba0
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@2341ce62
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@35549603
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@4444ba4f
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@7c23bb8c
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@dee2400
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@d7d8325
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@2b2cf90e
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66

hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$ hdfs dfs -text /user/hadoop/libin/out2/part-m-00000
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@4ff41ba0
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@2341ce62
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@35549603
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@4444ba4f
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@7c23bb8c
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@dee2400
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@d7d8325
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66
====================================================================================
pathname--inputpath2.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--66
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@2b2cf90e
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath2.txt:0+66

对应inputpath1.txt文件的输出：

[java] view plain copy print ?

hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$ hdfs dfs -text /user/hadoop/libin/out2/part-m-00001
====================================================================================
pathname--inputpath1.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--58
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@4ff41ba0
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt:0+58
====================================================================================
pathname--inputpath1.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--58
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@2341ce62
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt:0+58
====================================================================================
pathname--inputpath1.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--58
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@35549603
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt:0+58
====================================================================================
pathname--inputpath1.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--58
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@4444ba4f
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt:0+58
====================================================================================
pathname--inputpath1.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--58
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@7c23bb8c
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt:0+58
====================================================================================
pathname--inputpath1.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--58
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@dee2400
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt:0+58
====================================================================================
pathname--inputpath1.txt
depth--5
class1--class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit
length--58
locationInfo--null
locations--[Ljava.lang.String;@d7d8325
start--0
string--hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/libin/input/inputpath1.txt:0+58
hadoop@hadoop:/home/hadoop/blb$

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author:hjjdebugdate:2025年06月09日星期一14:28:40CSTdescrip:std::ratio简单使用举例文章目录1.先看一个简单的例子1/2+/1/3=5/62std::ratio的手册页3.std::ratio_add到底是什么呢？4.代码注释5.加深理解.6.自定义的std::ratio与std::ratio_addstd::ratio代表一个比值，代表一个分
go中validate包使用教程川夜施密特 go golang 开发语言
文章目录前言安装简单使用错误处理翻译器Validator库介绍校验语法常用标记自定义校验需求【校验车身颜色】前言在go项目中，经常有校验数据合法性的需求，比如邮箱、年龄、车牌号、网址、字符串长度、金额、枚举范围等。一个好的校验包能帮我们少写很多ifelse，提高系统的可维护性。validate包内置了丰富的校验语法，包括字符串、数字、邮箱等，当然如果我们有定制化的校验提示文案或者校验规则，vali
Maven的使用 hqxstudying maven java
Maven是Java项目中广泛使用的构建工具，它可以帮助你管理项目依赖、编译代码、运行测试、打包和部署应用。下面我将从简单到复杂介绍Maven的使用。1.简单使用：基本项目结构和POM文件首先，让我们看一个最简单的Maven项目结构和pom.xml文件：my-project/├──src/│├──main/││└──java/││└──com/││└──example/││└──App.java│
Enum用法不懂事的小屁孩 enum
以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
1. aggregateByKey的运行机制 /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下 hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
Map 与 JavaBean之间的转换周凡杨 java 自省转换反射
最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
java连接ftp下载 g21121 java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二）老A不折腾 finereport web报表 java报表总结
抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、没有返回数据集：在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
linux 系统cpu 内存等信息查看墙头上一根草 cpu 内存 liunx
1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
Spring中的AOP aijuans spring AOP
Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。来一个简单的Sample: 目标类： [java] view plain copy print ? package&nb
placeholder(HTML 5) IE 兼容插件 alxw4616 JavaScript jquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用. 但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西. 以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的. /** * [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.] * v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29 */ $.fn.placeholder = function
Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶泛型的继承和通配符变量的值域 Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点变量的值域; package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
JDK1.5 Condition接口 bijian1013 java thread Condition java多线程
Condition 将 Object 监视器方法（wait、notify和 notifyAll）分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用，为每个对象提供多个等待 set （wait-set）。其中，Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用，Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。条件（也称为条件队列或条件变量）为线程提供了一
开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoop spark MemSQL
一.Strata+Hadoop World（SHW）大会是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。二.Hadoop &nbs
【Java范型七】范型消除 bit1129 java
范型是Java1.5引入的语言特性，它是编译时的一个语法现象，也就是说，对于一个类，不管是范型类还是非范型类，编译得到的字节码是一样的，差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查，在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。范型跟反射刚好相反，反射是一种运行时行为，所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private)，在运行时通过反射是可以访问的，也就是说，可见性也是一种编译时的行为，在
【Spark九十四】spark-sql工具的使用 bit1129 spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过 hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。 spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store 关于Hive build into Spark
js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
第一种：精确到秒的javascript倒计时代码 HTML代码: <form name="form1"> <div align="center" align="middle"
java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
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mongoDB安装开窍的石头 mongodb安装基本操作
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[开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的
软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
XSD中的targetNameSpace解释 darrenzhu xml namespace xsd targetnamespace
参考链接: http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694 xsd文件中定义了一个targetNameSpace后，其内部定义的元素，属性，类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素，属性等都必须从定义的targetNameSpace中找：例如：以下xsd文件，就出现了该错误，即便是在一
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