hadoop输入和输出格式

1.TextInputformat 

      TextInputformat是默认的inputformat，对于输入文件，文件中每一行作为一个记录，他将每一行在文件中的起始偏移量作为key，每一行的内容作为value。为什么不用行数作为key呢？ 

      注意split中只是保存了split在文件中的位置，map操作读取数据的时候还是会到HDFS中打开原始文件，然后定位到split所需的数据的位置。 

      所以在处理split的时候，打开文件后定位到split所在的位置，但是我们不知道这个split的第一个记录处在文件的第几行，我们也无法知道上一个split中存了多少行数据，所以不能确定这个记录是文件中的第几行。 

      然而我们会定位到split时我们可以获得第一个记录的偏移量，所以TextInputformat是以行的偏移量作为key。 

2. key-value TextInputformat 

    当输入数据的每一行是两列，并用tab分离的形式的时候，key-valueTextInputformat处理这种格式的文件非常适合。 

3.NLineInputformat 

NLineInputformat可以控制在每个split中数据的行数。 

4.SequenceFileInputformat 

      当输入文件格式是sequencefile的时候，要使用SequenceFileInputformat。由于sequencefile都是以key和value的二进制形式存放的（注意hadoop类型的二进制的解释方式和原始二进制不一样，会多一些维护信息），所以这种情况下map的key和value的类型是由sequencefile决定的，所以必须保证map的输入类型与sequencefile一致。比如sequencefile中的内容key的类型是intwritable，value的类型是Text，那么在map的类型也必须是这两个。 

5.sequencefileAsTextInputF ormat 

      sequencefileAsTextInputF ormat将sequencefile的key和value都转化成Text对象传入map中。 

6.sequencefileAsBinaryInpu tFormat 

      他将sequencefile中的key和value都以原始二进制的形式封装在byteswritable对象中传给map，如何对二进制数据进行解释是map函数编写者的工作。 

7.复合输入 

      MapReduce的输入格式可能不只一种，这时可以使用MutipleInputs来多次添加路径并制定输入格式。 

输出格式： 

1.TextOutputformat 

      默认的输出格式，key和value中间值用tab隔开的。 

2.SequenceFileOutputformat  

    将key和value以sequencefile格式输出。 

3.sequencefileAsOutputForm at 

    将key和value以原始二进制的格式输出。 

4.MapFileOutputFormat 

    将key和value写入MapFile中。由于MapFile中的key是有序的，所以写入的时候必须保证记录是按key值顺序写入的。 

5.MultipleOutputFormat 

      默认情况下一个reducer会产生一个输出，但是有些时候我们想一个reducer产生多个输出，MultipleOutputFormat和MultipleOutputs可以实现这个功能。 

MultipleOutputFormat允许reducer将输出写入多个文件，写入那个文件是由key和value决定的。MultipleOutputFormat提供了一些方法可以控制reducer输出目标文件的名字。MultipleOutputFormat是MultipleTextOutputFormat 和MultipleSequenceOutputFo rmat两个类的父类。 

      例如可以写一个类，继承自MultipleTextOutputFormat 并复写他的generateFileNameForKeyVa lue方法控制reduce输出目标的文件名。程序运行的时候不同的reducer输出结果的时候调用这个方法，这个方法根据要输出记录的信息产生文件名，reducer将数据写入相应文件中，这样就能是一个reducer向多个文件写入。利用这个特性我们就可以方便的进行结果的聚类了。 

6. MultipleOutputs 

MultipleOutputFormat实际上是在reduce输出结果的时候指定文件名来实现多文件输出，而MultipleOutputs是在job指定的output基础上，新增额外的输出，他才是真正意义上的多文件输出。 

MultipleOutputs分为两种情况： 

·附加单个文件输出。有些时候我们在原有的结果输出基础上，还想输出一些其他的信息，这是就可以调用MultipleOutputs的addNamedOutput方法，并且outputformat格式及keyvalue类型都可以自定义的。 

·附加多个文件： 

调用MultipleOutputs的addMultiNameOutput方法可以附加多个文件，利用这个方法可以实现多文件分类输出。