MapOnly ジョブの場合、Map は <キー、値> ペアを MaxCompute のテーブルに直接送信します。 必要なのは、出力テーブルの指定だけです。 ただし、Map によって出力される キーおよび値のメタデータの指定はスキップできます。

前提条件

  1. 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。
  2. MapOnly をテストするための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 wc_in (key string, value string);
      create table wc_out(key string, cnt bigint);
    • リソースを追加します。
      add jar data\resources\mapreduce-examples.jar -f;
  3. tunnel コマンドを使用してデータをインポートします。
    tunnel upload data wc_in;
    データファイルの内容は “mr_src” テーブルにインポートされます。
     hello,odps
     hello,odps

手順

odpscmd で MapOnly を実行します。
jar -resources mapreduce-examples.jar -classpath data\resources\mapreduce-examples.jar
com.aliyun.odps.mapred.open.example.MapOnly wc_in wc_out map

予想される出力

出力テーブル wc_out の内容は次のとおりです。
+------------+------------+
| key | cnt |
+------------+------------+
| hello | 1 |
| hello | 1 |
+------------+------------+

サンプルコード

    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 関数は、jobconf で option.mapper.setup を true に設定し、次のロジックを実行します。
          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 関数は、jobconf で option.mapper.map を true に設定し、次のロジックを実行します。
          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 関数は、jobconf で option.mapper.cleanup を true に設定し、次のロジックを実行します。
          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);
        // maponly ジョブの場合、reducer の数は明示的に 0 を設定する必要があります。
        job.setNumReduceTasks(0);
        // Input Output のテーブル情報の設定
        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 はカスタムキーと値を設定でき、getJobConf は getJobConf のコンテキストを介して  mapper の関連設定を取得できます。
          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 );
      }
    }