Hbase MapReduce:如何使用自定义 class 作为映射器 and/or reducer 的值?

Hbase MapReduce: how to use custom class as value for the mapper and/or reducer?

我正在尝试熟悉 Hadoop/Hbase MapReduce 作业以便能够正确编写它们。现在我有一个 Hbase 实例,它带有一个名为 dns 的 table 和一些 DNS 记录。我试图制作一个简单的唯一域计数器来输出文件并且它有效。现在,我只使用 IntWritableText,我想知道是否可以为我的 Mapper/Reducer 使用自定义对象。我试着自己做,但我得到了

Error: java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was :null
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.createSortingCollector(MapTask.java:415)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.access0(MapTask.java:81)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.<init>(MapTask.java:698)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:770)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341)
    at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.run(YarnChild.java:170)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
    at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1869)
    at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:164)
Caused by: java.lang.NullPointerException
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.init(MapTask.java:1011)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.createSortingCollector(MapTask.java:402)
    ... 9 more

由于我是新手,所以我实际上不知道该怎么做。我猜我必须实现一个或多个接口或扩展抽象 class,但我找不到 here 或在互联网上找到合适的示例。

我尝试从我的 dns table 制作一个简单的域计数器,但使用 class 作为整数的包装器(仅用于教学目的)。我的 地图 class 看起来像这样:

public class Map extends TableMapper<Text, MapperOutputValue> {
    private static byte[] columnName = "fqdn".getBytes();
    private static byte[] columnFamily = "d".getBytes();

    public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context)
            throws InterruptedException, IOException {

        String fqdn = new String(value.getValue(columnFamily, columnName));
        Text key = new Text();
        key.set(fqdn);
        context.write(key, new MapperOutputValue(1));

    }
}

减速机:

public class Reduce extends Reducer<Text, MapperOutputValue, Text, IntWritable> {
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<MapperOutputValue> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        int i = 0;
        for (MapperOutputValue val : values) {
            i += val.getCount();
        }

        context.write(key, new IntWritable(i));
    }
}

我的 Driver/Main 函数的一部分:

 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
                "dns",
                scan,
                Map.class,
                Text.class,
                MapperOutputValue.class,
                job);

/* Set output parameters */
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

正如我所说,MapperOutputValue 只是一个简单的 class,它包含一个私有整数、一个带有参数的构造函数、一个 getter 和一个 setter。我也尝试添加 toString 方法,但它仍然不起作用。

所以我的问题是:使用自定义 classes 作为减速器 mapper/input 的输出的最佳方法是什么?另外,假设我想使用具有多个字段的 class 作为 reducer 的最终输出。这个classimplement/extends应该怎么办?这是个好主意还是我应该坚持使用 "primitives" 作为 IntWritable 或文本?

谢谢!

MapOutputValue 应该实现 Writable,这样它就可以在 MapReduce 作业中的任务之间进行序列化。将 MapOutputJob 替换为以下内容应该有效:

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class DomainCountWritable implements Writable {
    private Text domain;
    private IntWritable count;

    public DomainCountWritable() {
        this.domain = new Text();
        this.count = new IntWritable(0);
    }

    public DomainCountWritable(Text domain, IntWritable count) {
        this.domain = domain;
        this.count = count;
    }

    public Text getDomain() {
        return this.domain;
    }

    public IntWritable getCount() {
        return this.count;
    }

    public void setDomain(Text domain) {
        this.domain = domain;
    }

    public void setCount(IntWritable count) {
        this.count = count;
    }

    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.domain.readFields(in);
        this.count.readFields(in);
    }

    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        this.domain.write(out);
        this.count.write(out);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return this.domain.toString() + "\t" + this.count.toString();
    }
}