如何使用MapReduce对文件进行按行分类？

MapReduce通过映射（Map）阶段将文件按行分类，然后在规约（Reduce）阶段对相同类别的行进行合并处理。

MapReduce 简介

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于解决海量数据的计算问题，它包括两个阶段：Map和Reduce，在Map阶段，数据被分割成多个块，每个块独立处理；在Reduce阶段，处理结果被汇总和整合。

实现文件按行分类

1、设置输入格式：为了实现按行分类，需要使用NLineInputFormat类来设置MapReduce作业的输入格式，这个类允许用户指定每N行为一个Map任务的输入。

2、配置MapReduce作业：通过设置job.setInputFormatClass(NLineInputFormat.class)，可以指定使用NLineInputFormat，通过job.getConfiguration().set(NLineInputFormat.LINES_PER_MAP,"500")，可以设置每500行为一个Map任务的输入。

3、执行MapReduce作业：提交并运行配置好的MapReduce作业，它将自动将输入文件按行切分，并为每一行分配一个Map任务。

4、数据导出：在Map阶段的输出会被写入到文件服务器的临时目录中，以便后续处理。

示例代码

以下是一个简化的Java代码示例，展示了如何使用MapReduce对文件进行按行分类：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class LineClassification {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "line classification");
        job.setJarByClass(LineClassification.class);
        job.setMapperClass(LineMapper.class);
        job.setCombinerClass(LineReducer.class);
        job.setReducerClass(LineReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在这个示例中，LineMapper和LineReducer是自定义的Mapper和Reducer类，用于处理文件中的每一行数据。

FAQs

Q1: 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业会失败？

A1: 当集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时，ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中的用户权限可能不一致，导致作业无法正确访问数据目录，从而失败。

Q2: MapReduce如何避免输入文件被切分？

A2: 要避免输入文件被切分，可以使用自定义的InputFormat类，确保整个文件作为一个单一的输入分片，这样，MapReduce框架会为整个文件启动一个单独的Map任务。