这篇文章主要讲解了“Hadoop的整文件读取方法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Hadoop的整文件读取方法”吧！

    写Hadoop程序时，有时候需要读取整个文件，而不是分片读取，但默认的为分片读取，所以，只有编写自己的整文件读取类。

需要编写的有：

    WholeInputFormat类，继承自FileInputFormat类

    WholeRecordReader类，继承自RecordReader类

    其中，用于读取的类是WholeRecordReader类。以下代码以Text为key值类型，BytesWritable为value的类型，因为大多数格式在hadoop中都没有相应的类型支持，比如jpg，sdf，png等等，在hadoop中都没有相应的类，但是都可以转换为byte[]字节流，然后在转化为BytesWritable类型，最后在Map或者Reduce再转换成java中的相应类型。

    代码如下，解释见 ：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

public class WholeInputFormat extends FileInputFormat<Text, BytesWritable>
{
    @Override
    public RecordReader<Text, BytesWritable> createRecordReader
(InputSplit split, TaskAttemptContext context) 
     throws IOException,InterruptedException 
     {
        return new WholeRecordReader();
     }

    @Override
    //判断是否分片，false表示不分片，true表示分片。 
    //其实这个不写也可以，因为在WholeRecordReader中一次性全部读完
     protected boolean isSplitable(JobContext context,Path file)
     {
         return false;
     }
}

    下面是WholeRecordReader类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

public class WholeRecordReader extends RecordReader<Text,BytesWritable>
{
     //Hadoop中处理文件的类
     private FileSplit fileSplit;
     private FSDataInputStream in = null;
 
     private BytesWritable value = null;
     private Text key = null;
     
     //用于判断文件是否读取完成
     //也就是因为这个，所以WholeInputFormat中的isSplitable方法可以不用写
     private boolean processed = false;
 
     @Override
     public void close() throws IOException 
     {
        //do nothing
     }

     @Override
     public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException 
     {
          return this.key;
     }
 
     @Override
     public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException,InterruptedException 
     {
          return this.value;
     }
 
     @Override
     public float getProgress() throws IOException, InterruptedException 
     {
          return processed ? fileSplit.getLength() : 0;
     }
  
     @Override
     public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)throws IOException, InterruptedException 
     {
          //打开一个文件输入流
          fileSplit = (FileSplit)split;
          Configuration job = context.getConfiguration();
          Path file = fileSplit.getPath();
          FileSystem temp = file.getFileSystem(job);
          in = temp.open(file);
     }

     @Override
     public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException
     {
          if(key == null)
          {
              key = new Text();
          }
  
          if(value == null)
          {
              value = new BytesWritable();
          }
  
          if(!processed)
          {
              //申请一个字节数组保存将从文件中读取的内容
              byte[] content = new byte[(int)fileSplit.getLength()];
              Path file = fileSplit.getPath();
              //以文件的名字作为传递给Map函数的key值，可以自行设置
              key.set(file.getName());
        
              try{
               //读取文件中的内容
               IOUtils.readFully(in,content,0,content.length);
               //将value的值设置为byte[]中的值
               value.set(new BytesWritable(content));
              }catch(IOException e)
              {
                   e.printStackTrace();
              }finally{
               //关闭输入流
               IOUtils.closeStream(in);
              }
        
              //将processed设置成true，表示读取文件完成，以后不再读取
              processed = true;
              return true;
          }
         
         return false;
     }
}

    当把这些写好后，在main（）函数或者run（）函数里面将job的输入格式设置成WholeInputFormat，如下：

job.setInputFormatClass(WholeInputFormat.class);

    现在，可以整个文件读取了。其中，key，value的类型可以换成大家需要的类型。不过，当在Hadoop中找不到对应类型的时候建议用BytesWritable类型，然后用byte[]作为中间类型转化为java可以处理的类型。

感谢各位的阅读，以上就是“Hadoop的整文件读取方法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Hadoop的整文件读取方法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是天达云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！