hadoop中如何实现KeyValueTextInputFormat「hadoop中如何实现数据压缩」

在Hadoop中，KeyValueTextInputFormat是一个用于处理键值对数据的输入格式，它允许用户将数据以文本形式存储，并通过键值对的形式进行读取和处理，下面将详细介绍如何在Hadoop中实现KeyValueTextInputFormat。

我们需要了解KeyValueTextInputFormat的基本工作原理，当使用KeyValueTextInputFormat作为输入格式时，Hadoop会将输入路径下的数据文件解析为键值对，并将它们传递给Mapper进行处理，每个键值对都由一个键和一个值组成，键和值之间用制表符（tab）分隔。

接下来，我们将逐步介绍如何实现KeyValueTextInputFormat。

1. 创建一个新的Java类，命名为KeyValueTextInputFormat。

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.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.LineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class KeyValueTextInputFormat extends TextInputFormat<Text, Text> {
    // 实现方法将在后续步骤中完成
}

2. 重写`isSplitable()`方法，返回true表示该输入格式支持分割。

@Override
public boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {
    return true;
}

3. 重写`createRecordReader()`方法，用于创建RecordReader对象，RecordReader负责读取文件中的键值对数据。

@Override
public RecordReader<Text, Text> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
    // 创建LineRecordReader对象，用于读取每一行数据
    LineRecordReader lineRecordReader = new LineRecordReader();
    lineRecordReader.initialize(split, context);
    return new KeyValueTextRecordReader(lineRecordReader);
}

4. 创建一个新的Java类，命名为KeyValueTextRecordReader，继承自LineRecordReader，这个类将负责解析每一行数据中的键值对。

```java

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.*;

import java.io.*;

public class KeyValueTextRecordReader extends LineRecordReader {

private String key;

private String value;

private Text currentKey;

private Text currentValue;

private boolean processed = false;

private byte[] lineBytes = null;

private int lineOffset = 0;

private int lineLength = 0;

private Delimiter delimiter = Delimiter.TAB; // 设置分隔符为制表符（tab）

private Path path; // 输入文件的路径信息

private JobConf jobConf; // Hadoop作业的配置信息

private boolean opened = false; // 标记是否已经打开文件流

private FileSystem fs = null; // Hadoop文件系统对象

private FSDataInputStream fileIn = null; // 文件输入流对象

private DataInputStream in = null; // 数据输入流对象

private boolean endOfFileReached = false; // 标记是否已经到达文件末尾

private boolean parseState = false; // 标记当前是否处于解析状态

private boolean keyParsed = false; // 标记当前是否已经解析到键值对的键部分

private boolean valueParsed = false; // 标记当前是否已经解析到键值对的值部分

private boolean nextLineToRead = false; // 标记是否需要读取下一行数据

private boolean parseLineDone = false; // 标记当前行是否已经解析完成

private boolean parseLineFailed = false; // 标记当前行解析是否失败

private static final String MESSAGE_INVALID_LINE_FORMAT = "Invalid line format: %s"; // 错误信息常量，用于记录无效的行格式错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_EOF = "Unexpected EOF reached at the end of the file: %s"; // 错误信息常量，用于记录意外的文件结束错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_TOKEN = "Unexpected token encountered: %s"; // 错误信息常量，用于记录意外的令牌错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_DELIMITER = "Unexpected delimiter encountered: %s"; // 错误信息常量，用于记录意外的分隔符错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_NULL_KEY = "Unexpected null key encountered"; // 错误信息常量，用于记录意外的空键错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_NULL_VALUE = "Unexpected null value encountered"; // 错误信息常量，用于记录意外的空值错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_EMPTY_KEY = "Unexpected empty key encountered"; // 错误信息常量，用于记录意外的空键错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_EMPTY_VALUE = "Unexpected empty value encountered"; // 错误信息常量，用于记录意外的空值错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_EMPTY_LINE = "Unexpected empty line encountered"; // 错误信息常量，用于记录意外的空行错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_NEWLINE = "Unexpected newline encountered"; // 错误信息常量，用于记录意外的新行错误信息

private static final String MESSAGE_UNEXPECTED_COMMENT = "Unexpected comment encountered"; // 错误信息常量，用于记录意外的注释错误信息