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今天就跟大家聊聊有关mapreduce中怎么合并小文件，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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HDFS中PathFilter类
在单个操作中处理一批文件，这是很常见的需求。比如说处理日志的 MapReduce作业可能需要分析一个月内包含在大量目录中的日志文件。在一个表达式中使用通配符在匹配多个文件时比较方便的，无需列举每个文件和目录 来指定输入。hadoop为执行通配提供了两个FIleSystem方法：
1 public FileStatus[] globStatus(Path pathPattern) throw IOException
2 public FileStatus[] globStatus(Path pathPattern, PathFilter filter) throw IOException
globStatus()方法返回与路径想匹配的所有文件的FileStatus对象数组，并按路径排序。hadoop所支持的通配符与Unix bash相同。
第二个方法传了一个PathFilter对象作为参数，PathFilter可以进一步对匹配进行限制。PathFilter是一个接口，里面只有一个方法accept(Path path)。具体使用参考下面代码
package com.tv;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.FileUtil;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class MergeSmallFilesToHDFS {
private static FileSystem fs = null;
private static FileSystem local = null;
public static class RegexExcludePathFilter implements PathFilter{
private final String regex;
public RegexExcludePathFilter(String regex) {
this.regex = regex;
}
public boolean accept(Path path) {
// TODO Auto-generated method stub
boolean flag = path.toString().matches(regex);
//过滤 regex 格式的文件，只需 return ！flag
return !flag;
}
}
public static class RegexAcceptPathFilter implements PathFilter {
private final String regex;
public RegexAcceptPathFilter(String regex) {
this.regex = regex;
}
public boolean accept(Path path) {
// TODO Auto-generated method stub
boolean flag = path.toString().matches(regex);
//接受 regex 格式的文件，只需 return flag
return flag;
}
}
public static void list() throws IOException, URISyntaxException {
//读取配置文件
Configuration conf = new Configuration();
URI uri = new URI("hdfs://zbc:9000");
// FileSystem是用户操作HDFS的核心类，它获得URI对应的HDFS文件系统
fs = FileSystem.get(uri, conf);
// 获得本地文件系统
local = FileSystem.getLocal(conf);
//获取该目录下的所有子目录(日期名称)
FileStatus[] dirstatus = local.globStatus(new Path("C:/Users/zaish/Documents/学习/hadooop分析数据/tvdata/*"),new RegexExcludePathFilter("^.*svn$"));
Path[] dirs = FileUtil.stat2Paths(dirstatus);
FSDataOutputStream out = null;
FSDataInputStream in = null;
for (Path dir : dirs) {
String fileName = dir.getName().replace("-", "");//文件名称
//只接受日期目录下的.txt文件
FileStatus[] localStatus = local.globStatus(new Path(dir+"/*"),new RegexAcceptPathFilter("^.*txt$"));
// 获得日期目录下的所有文件
Path[] listedPaths = FileUtil.stat2Paths(localStatus);
//输出路径
Path block = new Path("hdfs://zbc:9000/middle/tv/"+ fileName + ".txt");
// 打开输出流
out = fs.create(block);
for (Path p : listedPaths) {
in = local.open(p);// 打开输入流
IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, false); // 复制数据
// 关闭输入流
in.close();
}
if (out != null) {
// 关闭输出流
out.close();
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
list();
}
}看完上述内容，你们对mapreduce中怎么合并小文件有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。