在MapReduce程序中，可以通過指定文件名來讀取特定文件。需要編寫一個(gè)自定義的InputFormat類，重寫getSplits和createRecordReader方法，使其能夠處理指定的文件名。在Driver類中設(shè)置輸入路徑為指定文件名所在的目錄。

MapReduce讀取文件名_指定文件名遷移

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MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數(shù)據(jù)集，它由兩個(gè)階段組成：Map階段和Reduce階段，在Map階段，輸入數(shù)據(jù)被分割成多個(gè)獨(dú)立的塊，并由map函數(shù)并行處理，在Reduce階段，map函數(shù)的輸出結(jié)果被匯總并生成最終的結(jié)果。

步驟1: 配置Hadoop環(huán)境

確保你已經(jīng)正確安裝了Hadoop，并且Hadoop集群正在運(yùn)行。

步驟2: 編寫Mapper類

創(chuàng)建一個(gè)Java類，（本文來源：WWW.KENGNIAO.COM）實(shí)現(xiàn)org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper接口，在這個(gè)類中，你需要重寫map方法來處理輸入文件中的每一行數(shù)據(jù)。

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import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;public class FileNameMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {    @Override    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {        // 獲取文件名作為key        String fileName = ((FileSplit)context.getInputSplit()).getPath().getName();        // 輸出文件名和對(duì)應(yīng)的內(nèi)容        context.write(new Text(fileName), value);    }}

步驟3: 編寫Reducer類

創(chuàng)建一個(gè)Java類，實(shí)現(xiàn)org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer接口，在這個(gè)類中，你需要重寫reduce方法來合并來自Mapper的輸出。

import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class FileNameReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {    @Override    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {        // 將同一個(gè)文件名的所有內(nèi)容合并成一個(gè)字符串        StringBuilder contentBuilder = new StringBuilder();        for (Text value : values) {            contentBuilder.append(value.toString());        }        // 輸出文件名和合并后的內(nèi)容        context.write(key, new Text(contentBuilder.toString()));    }}

步驟4: 配置和運(yùn)行MapReduce作業(yè)

創(chuàng)建一個(gè)主類，包含main方法，用于配置和啟動(dòng)MapReduce作業(yè)。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class FileNameMigration {    public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration conf = new Configuration();        Job job = Job.getInstance(conf, "File Name Migration");        job.setJarByClass(FileNameMigration.class);        job.setMapperClass(FileNameMapper.class);        job.setReducerClass(FileNameReducer.class);        job.setOutputKeyClass(Text.class);        job.setOutputValueClass(Text.class);        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 輸入路徑        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 輸出路徑        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);    }}

編譯并打包你的代碼為一個(gè)JAR文件，然后使用以下命令運(yùn)行MapReduce作業(yè)：

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hadoop jar <yourjarfile> FileNameMigration <inputpath> <outputpath>

其中<yourjarfile> 是你的JAR文件的路徑，<inputpath> 是包含要遷移的文件的HDFS目錄，<outputpath> 是存儲(chǔ)遷移結(jié)果的HDFS目錄。

相關(guān)問題與解答：

問題1：如何修改Mapper和Reducer類以支持多個(gè)輸入文件？

答：當(dāng)前的Mapper和Reducer類已經(jīng)能夠處理多個(gè)輸入文件，當(dāng)你在命令行中指定多個(gè)輸入路徑時(shí)，Hadoop會(huì)自動(dòng)將這些路徑下的所有文件作為輸入傳遞給MapReduce作業(yè)，不需要對(duì)Mapper和Reducer類進(jìn)行任何修改。

問題2：如何處理大型文件導(dǎo)致內(nèi)存不足的問題？

答：當(dāng)處理非常大的文件時(shí)，可能會(huì)遇到內(nèi)存不足的問題，為了解決這個(gè)問題，你可以調(diào)整Hadoop的配置參數(shù)，例如增加mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb的值，你還可以考慮使用Combiner類來減少中間數(shù)據(jù)的量，或者使用壓縮技術(shù)來減小文件大小。

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