前提条件
- テストプログラムの Jar パッケージを準備します。 パッケージの名前を " mapreduce-examples.jar " 、ローカルストレージパスを " data\resources " とします。
- テストテーブルとリソースを準備します。
- テーブルを作成します。
create table mr_upload_src(key bigint, value string);
- リソースを追加します。
add jar data\resources\mapreduce-examples.jar -f; add file data\resources\import.txt -f;
- import.txt の内容:
1000,odps
- テーブルを作成します。
手順
odpscmd で Upload を実行します。
jar -resources mapreduce-examples.jar,import.txt -classpath data\resources\mapreduce-examples.jar
com.aliyun.odps.mapred.open.example.Upload import.txt mr_upload_src;
予想される出力
出力テーブル “ mr_upload_src ” の内容は次のとおりです。
+------------+------------+
| key | value |
+------------+------------+
| 1000 | odps |
+------------+------------+
サンプルコード
package com.aliyun.odps.mapred.open.example;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import com.aliyun.odps.data.Record;
import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
import com.aliyun.odps.mapred.JobClient;
import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;
import com.aliyun.odps.mapred.TaskContext;
import com.aliyun.odps.mapred.conf.JobConf;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.InputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.OutputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.SchemaUtils;
/**
* Upload
*
* テキストファイルのデータをテーブルにインポート
*
**/
public class Upload {
public static class UploadMapper extends MapperBase {
@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException{
Record record = context.createOutputRecord();
StringBuilder importdata = new StringBuilder();
BufferedInputStream bufferedInput = null;
try {
byte[] buffer = new byte[1024];
int bytesRead = 0;
String filename = context.getJobConf().get("import.filename");
bufferedInput = context.readResourceFileAsStream(filename);
while ((bytesRead = bufferedInput.read(buffer)) ! = -1) {
String chunk = new String(buffer, 0, bytesRead);
importdata.append(chunk);
}
String lines[] = importdata.toString().split("\n");
for (int i = 0; i < lines.length; i++) {
String[] ss = lines[i].split(",");
record.set(0, Long.parseLong(ss[0].trim()));
record.set(1, ss[1].trim());
context.write(record);
}
} catch (FileNotFoundException ex) {
throw new IOException(ex);
} catch (IOException ex) {
throw new IOException(ex);
} finally {
}
}
@Override
public void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)
Throws ioexception {
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length ! = 2) {
System.err.println("Usage: Upload <import_txt> <out_table>");
System.exit(2);
}
JobConf job = new JobConf();
job.setMapperClass(UploadMapper.class);
// リソース名の設定。map の jobconf から取得可能。
job.set("import.filename", args[0]);
// Maponly ジョブは、明示的に reducer 数を 0 に設定する必要があります
job.setNumReduceTasks(0);
job.setMapOutputKeySchema(SchemaUtils.fromString("key:bigint"));
job.setMapOutputValueSchema(SchemaUtils.fromString("value:string"));
InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("mr_empty").build(), job);
OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build(), job);
Jobclient. runjob (job );
}
}
次の方法で JobConf を設定できます。
- SDK の JobConf インターフェイスを使用します。 この方法は前述の例で使用されています。 また、これは最も推奨される方法であり、優先順位が最も高くなります。
- jar コマンドラインで、新しい JobConf ファイルをパラメーター -conf で指定します。 この方法は、優先順位が最も低くなります。