这篇文章主要讲解了“Hadoop的整文件读取方法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Hadoop的整文件读取方法”吧！
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写Hadoop程序时，有时候需要读取整个文件，而不是分片读取，但默认的为分片读取，所以，只有编写自己的整文件读取类。
需要编写的有：
WholeInputFormat类，继承自FileInputFormat类
WholeRecordReader类，继承自RecordReader类
其中，用于读取的类是WholeRecordReader类。以下代码以Text为key值类型，BytesWritable为value的类型，因为大多数格式在hadoop中都没有相应的类型支持，比如jpg，sdf，png等等，在hadoop中都没有相应的类，但是都可以转换为byte[]字节流，然后在转化为BytesWritable类型，最后在Map或者Reduce再转换成java中的相应类型。
代码如下，解释见 ：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
public class WholeInputFormat extends FileInputFormat
{
@Override
public RecordReader createRecordReader
(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
throws IOException,InterruptedException
{
return new WholeRecordReader();
}
@Override
//判断是否分片，false表示不分片，true表示分片。
//其实这个不写也可以，因为在WholeRecordReader中一次性全部读完
protected boolean isSplitable(JobContext context,Path file)
{
return false;
}
}
下面是WholeRecordReader类：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
public class WholeRecordReader extends RecordReader
{
//Hadoop中处理文件的类
private FileSplit fileSplit;
private FSDataInputStream in = null;
private BytesWritable value = null;
private Text key = null;
//用于判断文件是否读取完成
//也就是因为这个，所以WholeInputFormat中的isSplitable方法可以不用写
private boolean processed = false;
@Override
public void close() throws IOException
{
//do nothing
}
@Override
public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException
{
return this.key;
}
@Override
public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException,InterruptedException
{
return this.value;
}
@Override
public float getProgress() throws IOException, InterruptedException
{
return processed ? fileSplit.getLength() : 0;
}
@Override
public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)throws IOException, InterruptedException
{
//打开一个文件输入流
fileSplit = (FileSplit)split;
Configuration job = context.getConfiguration();
Path file = fileSplit.getPath();
FileSystem temp = file.getFileSystem(job);
in = temp.open(file);
}
@Override
public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException
{
if(key == null)
{
key = new Text();
}
if(value == null)
{
value = new BytesWritable();
}
if(!processed)
{
//申请一个字节数组保存将从文件中读取的内容
byte[] content = new byte[(int)fileSplit.getLength()];
Path file = fileSplit.getPath();
//以文件的名字作为传递给Map函数的key值，可以自行设置
key.set(file.getName());
try{
//读取文件中的内容
IOUtils.readFully(in,content,0,content.length);
//将value的值设置为byte[]中的值
value.set(new BytesWritable(content));
}catch(IOException e)
{
e.printStackTrace();
}finally{
//关闭输入流
IOUtils.closeStream(in);
}
//将processed设置成true，表示读取文件完成，以后不再读取
processed = true;
return true;
}
return false;
}
}
当把这些写好后，在main（）函数或者run（）函数里面将job的输入格式设置成WholeInputFormat，如下：
job.setInputFormatClass(WholeInputFormat.class);
现在，可以整个文件读取了。其中，key，value的类型可以换成大家需要的类型。不过，当在Hadoop中找不到对应类型的时候建议用BytesWritable类型，然后用byte[]作为中间类型转化为java可以处理的类型。
感谢各位的阅读，以上就是“Hadoop的整文件读取方法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Hadoop的整文件读取方法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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