在Hadoop中,可以通过以下步骤从输入文件路径、外部映射器和减速器(即驱动程序类)获取文件名:
以下是一个示例代码,演示如何在Hadoop中从输入文件路径、外部映射器和减速器获取文件名:
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class FileNameExtractor {
public static class FileNameMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 获取输入文件路径
Path filePath = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath();
String fileName = filePath.getName();
// 将文件名作为键,输入内容作为值输出
context.write(new Text(fileName), value);
}
}
public static class FileNameReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 获取文件名
String fileName = key.toString();
// 处理输入内容
// ...
// 输出结果
context.write(key, new Text("Processed data"));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "FileNameExtractor");
job.setJarByClass(FileNameExtractor.class);
job.setMapperClass(FileNameMapper.class);
job.setReducerClass(FileNameReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
在上述示例代码中,FileNameMapper类继承自Mapper类,重写了map方法,在该方法中通过Context对象获取输入文件路径,并从中提取文件名。FileNameReducer类继承自Reducer类,重写了reduce方法,在该方法中获取文件名并进行处理。在main方法中,设置了输入路径和输出路径,并运行Hadoop作业。
请注意,上述示例代码仅演示了如何在Hadoop中获取文件名,并没有涉及具体的文件处理逻辑。根据实际需求,你可以根据文件名进行各种操作,例如统计文件数量、按文件名进行分组等。
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