Mapper中的多个输入文件夹位置

是指在Hadoop MapReduce中，Mapper任务需要处理的多个输入文件夹的路径。

在Hadoop中，MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型。它将任务分为Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段负责将输入数据切分为若干个键值对，Reduce阶段负责对Map输出的键值对进行合并和处理。

在Mapper任务中，可以通过设置多个输入文件夹位置来指定需要处理的数据源。这样，Mapper任务就可以同时处理多个文件夹中的数据，提高处理效率和并行性。

多个输入文件夹位置的设置可以通过以下方式实现：

1. 使用Hadoop的FileInputFormat类的addInputPaths方法来添加多个输入文件夹的路径。例如：FileInputFormat.addInputPaths(job, "/path/to/input1,/path/to/input2");
2. 使用Hadoop的Configuration类的set方法来设置多个输入文件夹的路径。例如：Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapreduce.input.multipleinputs.dirs", "/path/to/input1,/path/to/input2");

多个输入文件夹位置的设置可以灵活应用于各种场景，例如：

1. 数据分片：当需要处理的数据量较大时，可以将数据分散存储在不同的文件夹中，通过设置多个输入文件夹位置，Mapper任务可以同时处理这些数据，提高处理速度。
2. 数据来源多样化：当需要处理多个不同来源的数据时，可以将这些数据存储在不同的文件夹中，通过设置多个输入文件夹位置，Mapper任务可以一次性处理这些数据，简化处理流程。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，可以满足各种需求。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云官方网站或咨询腾讯云的客服人员。