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MapReduce之Job工具类开发

发布时间:2020-07-17 11:45:33 来源:网络 阅读:3053 作者:xpleaf 栏目:大数据

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MapReduce之Job工具类开发

在MapReduce程序写Mapper和Reducer的驱动程序时,有很多代码都是重复性代码,因此可以将其提取出来写成一个工具类,后面再写MapReduce程序时都会使用这个工具类。

Job工具类开发

程序代码如下:

package com.uplooking.bigdata.common.utils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class MapReduceJobUtil {
    public static Job buildJob(Configuration conf,
                               Class<?> jobClazz,
                               String inputpath,
                               Class<? extends InputFormat> inputFormat,
                               Class<? extends Mapper> mapperClass,
                               Class<?> mapKeyClass,
                               Class<?> mapValueClass,
                               Path outputpath,
                               Class<? extends OutputFormat> outputFormat,
                               Class<? extends Reducer> reducerClass,
                               Class<?> outkeyClass,
                               Class<?> outvalueClass) throws IOException {

        String jobName = jobClazz.getSimpleName();
        Job job = Job.getInstance(conf, jobName);
        //设置job运行的jar
        job.setJarByClass(jobClazz);
        //设置整个程序的输入
        FileInputFormat.setInputPaths(job, inputpath);
        job.setInputFormatClass(inputFormat);//就是设置如何将输入文件解析成一行一行内容的解析类
        //设置mapper
        job.setMapperClass(mapperClass);
        job.setMapOutputKeyClass(mapKeyClass);
        job.setMapOutputValueClass(mapValueClass);
        //设置整个程序的输出
        outputpath.getFileSystem(conf).delete(outputpath, true);//如果当前输出目录存在,删除之,以避免.FileAlreadyExistsException
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputpath);
        job.setOutputFormatClass(outputFormat);
        //设置reducer,如果有才设置,没有的话就不用设置
        if (null != reducerClass) {
            job.setReducerClass(reducerClass);
            job.setOutputKeyClass(outkeyClass);
            job.setOutputValueClass(outvalueClass);
        }
        return job;
    }
}
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