在Hadoop中，常用的TextInputFormat是以换行符作为Record分隔符的。 在实际应用中，我们经常会出现一条Record中包含多行的情况，例如： doc..../doc 此时，需要拓展TextInputFormat以完成这个功能。 先来看一下原始实现： public class TextInputFormat exte

在Hadoop中，常用的TextInputFormat是以换行符作为Record分隔符的。

在实际应用中，我们经常会出现一条Record中包含多行的情况，例如：

....

此时，需要拓展TextInputFormat以完成这个功能。

先来看一下原始实现：

public class TextInputFormat extends FileInputFormat {
 
 @Override
 public RecordReader
 createRecordReader(InputSplit split,
 TaskAttemptContext context) {
// By default,textinputformat.record.delimiter = ‘/n’(Set in configuration file)
 String delimiter = context.getConfiguration().get(
 "textinputformat.record.delimiter");
 byte[] recordDelimiterBytes = null;
 if (null != delimiter)
 recordDelimiterBytes = delimiter.getBytes();
 return new LineRecordReader(recordDelimiterBytes);
 }
 
 @Override
 protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
 CompressionCodec codec =
 new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file);
 return codec == null;
 }
}

根据上面的代码， 不难发现，换行符实际上是由”textinputformat.record.delimiter”这个配置决定的。

所以我们有种解决方案：
(1) 在Job中直接配置textinputformat.record.delimiter为”\n”，这种方案是比较Hack的，很容易影响到其他代码的正常执行。
(2) 继承TextInputFormat，在return LineRecordReader时，使用自定义的分隔符。

本文采用第二种方案，代码如下：

public class DocInputFormat extends TextInputFormat {
	private static final String RECORD_DELIMITER = "\n";
	@Override
	public RecordReader createRecordReader(
	InputSplit split, TaskAttemptContext tac) {
	byte[] recordDelimiterBytes = null;
	recordDelimiterBytes = RECORD_DELIMITER.getBytes();
	return new LineRecordReader(recordDelimiterBytes);
	}
	@Override
	public boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
	CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory(
	context.getConfiguration()).getCodec(file);
	return codec == null;
	}
}

需要指出的是，InputFormat只是把原始HDFS文件分割成String的记录，如果你的 内有其他结构化数据，那么需要在map中自己实现deserilize的相关业务逻辑来处理。

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原文地址：如何拓展Hadoop的InputFormat为其他分隔符, 感谢原作者分享。