hadoop多文件输出使用多个Reduce
现实环境中，常常遇到一个问题就是想使用多个Reduce，但是迫于setup和cleanup在每一个Reduce中会调用一次，只能设置一个Reduce，无法是实现负载均衡。
问题，如果要在reduce中输出两种文件，一种是标志，另一种是正常业务数据，实现方案有三种：
（1）设置一个reduce，在reduce中将数据封装到一个集合中，在cleanup中将数据写入到hdfs中，但是如果数据量巨大，一个reduce无法充分利用资源，实现负载均衡，但是如果数据量较小，可以使用
（2）设置多文件输出，使用MultipleOutputs类
具体见代码：
private MultipleOutputs mos;
@Override
protected void setup(Context context)
throws IOException, InterruptedException {
mos=new MultipleOutputs(context);
}
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String key1=key.toString();
for(Text t:values){
if(key1.equals("a")){
mos.write("a", key,t);
} else if(key1.equals("b")){
mos.write("b", key,t);
} else if(key1.equals("c")){
mos.write("c", key,t);
}
}
}
@Override
protected void cleanup(
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
mos.close();
}
[java] view plaincopyprint?
main方法中配置
[java] view plaincopyprint?
<pre name="code" class="java">MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "a", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "b", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "c", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);
结果文件为 a-r-0000,b-r-0000,c-r-0000,part-r-0000
（3）第三种方案是自己实现多文件输出 http://www.751com.cn/daima/19297.html