如何为mapper输出设置avro压缩编解码器？

为mapper输出设置avro压缩编解码器可以通过以下步骤完成：

首先，确保你已经安装了Avro库和相关依赖。Avro是一种数据序列化系统，可以将数据结构定义为Schema，并将数据编码为二进制格式。
在mapper类中，你需要导入Avro相关的类和包，例如：

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.mapred.AvroKey;
import org.apache.avro.mapred.AvroValue;
import org.apache.avro.mapred.AvroWrapper;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroJob;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyOutputFormat;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyValueOutputFormat;

在mapper类中，定义Avro的Schema。Schema定义了数据的结构，包括字段名称、类型等信息。你可以使用Avro的Schema语言来定义Schema，也可以通过编程方式创建Schema对象。

String schemaString = "{\"type\":\"record\",\"name\":\"MyRecord\",\"fields\":[{\"name\":\"field1\",\"type\":\"string\"},{\"name\":\"field2\",\"type\":\"int\"}]}";
Schema schema = new Schema.Parser().parse(schemaString);

在mapper的setup()方法中，设置Avro的输出格式和压缩编解码器。你可以使用AvroJob类来设置输出格式和压缩编解码器。

AvroJob.setOutputKeySchema(job, schema);
AvroJob.setOutputValueSchema(job, schema);
AvroJob.setOutputCodec(job, codec);

其中，job是org.apache.hadoop.mapreduce.Job对象，codec是Avro的压缩编解码器，例如org.apache.avro.file.CodecFactory.snappyCodec()表示使用Snappy压缩编解码器。

在mapper的map()方法中，使用AvroKey和AvroValue来包装输出的键值对，并将其写入上下文中。

AvroKey<GenericRecord> outputKey = new AvroKey<>(new GenericData.Record(schema));
AvroValue<GenericRecord> outputValue = new AvroValue<>(new GenericData.Record(schema));

outputKey.datum().put("field1", "value1");
outputKey.datum().put("field2", 123);

context.write(outputKey, outputValue);

以上是为mapper输出设置avro压缩编解码器的步骤。通过使用Avro库和相关类，你可以将mapper输出的数据进行Avro压缩编解码，并设置相应的压缩编解码器。这样可以减小数据的存储空间，提高数据传输效率。

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