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HCatalog - 输入输出格式

HCatInputFormat 和 HCatOutputFormat 接口用于从 HDFS 读取数据，并在处理后使用 MapReduce 作业将结果数据写入 HDFS。让我们详细说明输入和输出格式接口。

HCatInputFormat

HCatInputFormat 与 MapReduce 作业一起使用，从 HCatalog 管理的表中读取数据。HCatInputFormat 公开了 Hadoop 0.20 MapReduce API，用于读取数据，就像数据已发布到表中一样。

Sr.No. 方法名称 &描述
1

public static HCatInputFormat setInput(Job job, String dbName, String tableName)throws IOException

设置要用于作业的输入。它使用给定的输入规范查询元存储，并将匹配的分区序列化到 MapReduce 任务的作业配置中。
2

public static HCatInputFormat setInput(Configuration conf, String dbName, String tableName) throws IOException

设置要用于作业的输入。它使用给定的输入规范查询元存储，并将匹配的分区序列化到 MapReduce 任务的作业配置中。
3

public HCatInputFormat setFilter(String filter)throws IOException

在输入表上设置过滤器。
4

public HCatInputFormat setProperties(Properties properties) throws IOException

设置输入格式的属性。

HCatInputFormat API 包括以下方法 −

  • setInput
  • setOutputSchema
  • getTableSchema

要使用 HCatInputFormat 读取数据，首先使用正在读取的表中的必要信息实例化 InputJobInfo，然后使用 InputJobInfo 调用 setInput。

您可以使用 setOutputSchema 方法包含 投影模式，以指定输出字段。如果未指定模式，则将返回表中的所有列。您可以使用 getTableSchema 方法确定指定输入表的表模式。

HCatOutputFormat

HCatOutputFormat 与 MapReduce 作业一起使用，将数据写入 HCatalog 管理的表。 HCatOutputFormat 公开了用于将数据写入表的 Hadoop 0.20 MapReduce API。当 MapReduce 作业使用 HCatOutputFormat 写入输出时，将使用为表配置的默认 OutputFormat，并在作业完成后将新分区发布到表中。

Sr.No. 方法名称和说明
1

public static void setOutput (Configuration conf, Credentials credentials, OutputJobInfo outputJobInfo) throws IOException

设置要为作业写入的输出信息。它查询元数据服务器以查找用于表的 StorageHandler。如果分区已发布，它会抛出错误。
2

public static void setSchema (Configuration conf, HCatSchema schema) throws IOException

设置要写入分区的数据的架构。如果未调用此方法，则默认情况下将使用表架构进行分区。
3

public RecordWriter <WritableComparable<?>, HCatRecord > getRecordWriter (TaskAttemptContext context)throws IOException, InterruptedException

获取作业的记录写入器。它使用 StorageHandler 的默认 OutputFormat 来获取记录写入器。
4

public OutputCommitter getOutputCommitter (TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException

获取此输出格式的输出提交者。它确保输出正确提交。

HCatOutputFormat API 包括以下方法 −

  • setOutput
  • setSchema
  • getTableSchema

对 HCatOutputFormat 的第一次调用必须是 setOutput；任何其他调用都会引发异常，表示输出格式未初始化。

setSchema 方法指定要写出的数据的架构。您必须调用此方法，提供要写入的数据的架构。如果您的数据具有与表架构相同的架构，则可以使用 HCatOutputFormat.getTableSchema() 获取表架构，然后将其传递给 setSchema()。

示例

以下 MapReduce 程序从一个表中读取数据，并假设该表的第二列("第 1 列")中有一个整数，并计算它找到的每个不同值的实例数。也就是说，它执行的操作相当于"select col1, count(*) from $table group by col1;"。

例如，如果第二列中的值为 {1, 1, 1, 3, 3, 5}，则程序将生成以下值和计数输出 −

1, 3
3, 2
5, 1

现在我们来看看程序代码 −

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.HCatalog.common.HCatConstants;
import org.apache.HCatalog.data.DefaultHCatRecord;
import org.apache.HCatalog.data.HCatRecord;
import org.apache.HCatalog.data.schema.HCatSchema;

import org.apache.HCatalog.mapreduce.HCatInputFormat;
import org.apache.HCatalog.mapreduce.HCatOutputFormat;
import org.apache.HCatalog.mapreduce.InputJobInfo;
import org.apache.HCatalog.mapreduce.OutputJobInfo;

public class GroupByAge extends Configured implements Tool {

   public static class Map extends Mapper<WritableComparable, 
      HCatRecord, IntWritable, IntWritable> {
      int age;
		
      @Override
      protected void map(
         WritableComparable key, HCatRecord value,
         org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<WritableComparable,
         HCatRecord, IntWritable, IntWritable>.Context context
      )throws IOException, InterruptedException {
         age = (Integer) value.get(1);
         context.write(new IntWritable(age), new IntWritable(1));
      }
   }
	
   public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable,
      WritableComparable, HCatRecord> {
      @Override
      protected void reduce(
         IntWritable key, java.lang.Iterable<IntWritable> values,
         org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<IntWritable, IntWritable,
         WritableComparable, HCatRecord>.Context context
      )throws IOException ,InterruptedException {
         int sum = 0;
         Iterator<IntWritable> iter = values.iterator();
			
         while (iter.hasNext()) {
            sum++;
            iter.next();
         }
			
         HCatRecord record = new DefaultHCatRecord(2);
         record.set(0, key.get());
         record.set(1, sum);
         context.write(null, record);
      }
   }
	
   public int run(String[] args) throws Exception {
      Configuration conf = getConf();
      args = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
		
      String serverUri = args[0];
      String inputTableName = args[1];
      String outputTableName = args[2];
      String dbName = null;
      String principalID = System
		
      .getProperty(HCatConstants.HCAT_METASTORE_PRINCIPAL);
      if (principalID != null)
      conf.set(HCatConstants.HCAT_METASTORE_PRINCIPAL, principalID);
      Job job = new Job(conf, "GroupByAge");
      HCatInputFormat.setInput(job, InputJobInfo.create(dbName, inputTableName, null));

      // initialize HCatOutputFormat
      job.setInputFormatClass(HCatInputFormat.class);
      job.setJarByClass(GroupByAge.class);
      job.setMapperClass(Map.class);
      job.setReducerClass(Reduce.class);
		
      job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
      job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
      job.setOutputKeyClass(WritableComparable.class);
      job.setOutputValueClass(DefaultHCatRecord.class);
		
      HCatOutputFormat.setOutput(job, OutputJobInfo.create(dbName, outputTableName, null));
      HCatSchema s = HCatOutputFormat.getTableSchema(job);
      System.err.println("INFO: output schema explicitly set for writing:" + s);
      HCatOutputFormat.setSchema(job, s);
      job.setOutputFormatClass(HCatOutputFormat.class);
      return (job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
   }
	
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      int exitCode = ToolRunner.run(new GroupByAge(), args);
      System.exit(exitCode);
   }
}

在编译上述程序之前，您必须下载一些 jar 并将其添加到此应用程序的 classpath 中。您需要下载所有 Hive jar 和 HCatalog jar(HCatalog-core-0.5.0.jar、hive-metastore-0.10.0.jar、libthrift-0.7.0.jar、hive-exec-0.10.0.jar、libfb303-0.7.0.jar、jdo2-api-2.3-ec.jar、slf4j-api-1.6.1.jar)。

使用以下命令将这些 jar 文件从本地复制到HDFS，并将其添加到classpath中。

bin/hadoop fs -copyFromLocal $HCAT_HOME/share/HCatalog/HCatalog-core-0.5.0.jar /tmp
bin/hadoop fs -copyFromLocal $HIVE_HOME/lib/hive-metastore-0.10.0.jar /tmp
bin/hadoop fs -copyFromLocal $HIVE_HOME/lib/libthrift-0.7.0.jar /tmp
bin/hadoop fs -copyFromLocal $HIVE_HOME/lib/hive-exec-0.10.0.jar /tmp
bin/hadoop fs -copyFromLocal $HIVE_HOME/lib/libfb303-0.7.0.jar /tmp
bin/hadoop fs -copyFromLocal $HIVE_HOME/lib/jdo2-api-2.3-ec.jar /tmp
bin/hadoop fs -copyFromLocal $HIVE_HOME/lib/slf4j-api-1.6.1.jar /tmp

export LIB_JARS=hdfs:///tmp/HCatalog-core-0.5.0.jar,
hdfs:///tmp/hive-metastore-0.10.0.jar,
hdfs:///tmp/libthrift-0.7.0.jar,
hdfs:///tmp/hive-exec-0.10.0.jar,
hdfs:///tmp/libfb303-0.7.0.jar,
hdfs:///tmp/jdo2-api-2.3-ec.jar,
hdfs:///tmp/slf4j-api-1.6.1.jar

使用以下命令编译并执行给定的程序。

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar GroupByAge tmp/hive

现在，检查输出目录 (hdfs: user/tmp/hive) 中的输出 (part_0000, part_0001)。

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