MapOnly樣本 - MaxCompute

對於MapOnly的作業，Map直接將<Key,Value>資訊輸出到MaxCompute的表中。您只需要指定輸出表即可，無需指定Map輸出的Key/Value元資訊。

測試準備

準備好測試程式的JAR包，假設名字為mapreduce-examples.jar，本地存放路徑為data\resources。

準備好MapOnly的測試表和資源。

建立測試表。

create table wc_in (key string, value string);
create table wc_out(key string, cnt bigint);

添加測試資源。

add jar data\resources\mapreduce-examples.jar -f;

使用Tunnel匯入資料。
```
tunnel upload data wc_in;
```
匯入wc_in表的資料檔案data的內容。
```
 hello,odps
 hello,odps
```

測試步驟

在MaxCompute用戶端中執行MapOnly。

jar -resources mapreduce-examples.jar -classpath data\resources\mapreduce-examples.jar
com.aliyun.odps.mapred.open.example.MapOnly wc_in wc_out map

預期結果

作業成功結束後，輸出表wc_out中的內容如下。

+------------+------------+
| key        | cnt        |
+------------+------------+
| hello      | 1          |
| hello      | 1          |
+------------+------------+

程式碼範例

Pom依賴資訊，請參見注意事項。

package com.aliyun.odps.mapred.open.example;
import java.io.IOException;
import com.aliyun.odps.data.Record;
import com.aliyun.odps.mapred.JobClient;
import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;
import com.aliyun.odps.mapred.conf.JobConf;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.SchemaUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.InputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.OutputUtils;
import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
public class MapOnly {
    public static class MapperClass extends MapperBase {
        @Override
            public void setup(TaskContext context) throws IOException {
            boolean is = context.getJobConf().getBoolean("option.mapper.setup", false);
            /**Main函數在jobconf裡設定了option.mapper.setup為true，才會執行下面的邏輯。*/
            if (is) {
                Record result = context.createOutputRecord();
                result.set(0, "setup");
                result.set(1, 1L);
                context.write(result);
            }
        }
        @Override
            public void map(long key, Record record, TaskContext context) throws IOException {
            boolean is = context.getJobConf().getBoolean("option.mapper.map", false);
            /**Main函數在jobconf裡設定了option.mapper.map為true，才會執行下面的邏輯。*/
            if (is) {
                Record result = context.createOutputRecord();
                result.set(0, record.get(0));
                result.set(1, 1L);
                context.write(result);
            }
        }
        @Override
            public void cleanup(TaskContext context) throws IOException {
            boolean is = context.getJobConf().getBoolean("option.mapper.cleanup", false);
            /**Main函數在jobconf裡設定了option.mapper.cleanup為true，才會執行下面的邏輯。*/
            if (is) {
                Record result = context.createOutputRecord();
                result.set(0, "cleanup");
                result.set(1, 1L);
                context.write(result);
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2 && args.length != 3) {
            System.err.println("Usage: OnlyMapper <in_table> <out_table> [setup|map|cleanup]");
            System.exit(2);
        }
        JobConf job = new JobConf();
        job.setMapperClass(MapperClass.class);
        /**對於MapOnly的作業，必須顯式設定reducer的個數為0。*/
        job.setNumReduceTasks(0);
        /**設定輸入輸出的表資訊。*/
        InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build(), job);
        OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build(), job);
        if (args.length == 3) {
            String options = new String(args[2]);
            /**jobconf中可以設定自訂的<key,value>值，在mapper中通過context的getJobConf可以擷取到相關的設定。*/
            if (options.contains("setup")) {
                job.setBoolean("option.mapper.setup", true);
            }
            if (options.contains("map")) {
                job.setBoolean("option.mapper.map", true);
            }
            if (options.contains("cleanup")) {
                job.setBoolean("option.mapper.cleanup", true);
            }
        }
        JobClient.runJob(job);
    }
}