在spark2.0.1和hadoop2.6.0中，我有很多文件用'!@!\r'分隔，而不是通常的换行符\n，例如:=========================================2001810086rongq2001810!@!2001810087hauaa2001810!@!2001820081hello2001820!@!2001820082jaccy2001820!@!2002810081cindy2002810!@!=========================================我尝试根据Settingtextinputformat.reco

我正在使用hadoop核心0.20.2，在尝试为我的工作设置输入格式时遇到了不兼容类型的问题。我只是想让一个简单的wordcount程序运行。这是我的主要方法:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{JobConfconf=newJobConf(Wordcount.class);conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClas

我是一个hadoop初学者。我遇到了this自定义RecordReader程序，一次读取3行并输出3行输入被提供给映射器的次数。我能够理解为什么要使用RecordReader，但是当输入格式类本质上是扩展mapreduce.TextInputFormat类时，我无法理解每个InputSplit如何包含3行。根据我的理解，TextInputFormat类为每行(每个\n)发出1个InputSplit。那么RecordReader如何从每个InputSplit中读取3行呢？请有人解释这是怎么可能的。提前致谢! 最佳答案 您需要了解Tex

在浏览CustomInputFormat主题时，我了解到我们有一些默认的输入格式，例如TextInputFormat、KeyValueInputFormat、SequencefileInputFormat和NlineInputFormat。对于TextInputFormat，从记录中读取行，行的字节偏移量用作键，内容用作值。请问这个ByteOffset是什么以及line的内容如何被认为是值。 最佳答案 TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录都是一行输入。关键，一个LongWritable，是文件中行首

我必须编写一个mapreduce批处理(使用org.apache.hadoop.mapreduce.*API)来处理具有以下属性的文本文件:ISO-8859-1编码。类似CSV分隔符是0xef我使用TextInputFormat因为我想自己执行字段拆分。然而，TextInputFormat似乎只能处理UTF-8编码的文件。根据MAPREDUCE-232自2008年以来就有一个待定补丁，但我一直无法找到解决方法。我有哪些选择？事先将文件转换为UTF-8不是一种选择。编辑:在阅读Hadoop源代码时，我想出了一个可能的解决方法。LineReader&friends只处理字节。它们从不将字节

将textinputformat.record.delimiter设置为非默认值，对于加载多行文本很有用，如下面的演示所示。但是，我无法在不退出cli并重新打开它的情况下将此参数设置回其默认值。以下选项均无效(其他一些试验也无效)settextinputformat.record.delimiter='\n';settextinputformat.record.delimiter='\r';settextinputformat.record.delimiter='\r\n';settextinputformat.record.delimiter='';reset;有什么想法吗？谢谢演示

在Spark中，可以设置一些hadoop配置设置，例如System.setProperty("spark.hadoop.dfs.replication","1")这有效，复制因子设置为1。假设是这种情况，我认为这种模式(在常规hadoop配置属性前加上“spark.hadoop.”)也适用于textinputformat.record.delimiter:System.setProperty("spark.hadoop.textinputformat.record.delimiter","\n\n")不过spark好像直接忽略了这个设置。我是否以正确的方式设置了textinputfor