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

（圖片來源網絡，侵刪）

MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數據集，它由兩個階段組成：Map階段和Reduce階段，在Map階段，輸入數據被分割成多個獨立的塊，并由map函數并行處理，在Reduce階段，map函數的輸出結果被匯總并生成最終的結果。

步驟1: 配置Hadoop環境

確保你已經正確安裝了Hadoop，并且Hadoop集群正在運行。

步驟2: 編寫Mapper類

創建一個Java類，（本文來源：WWW.KENGNIAO.COM）實現org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper接口，在這個類中，你需要重寫map方法來處理輸入文件中的每一行數據。

（圖片來源網絡，侵刪）

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();        // 輸出文件名和對應的內容        context.write(new Text(fileName), value);    }}

步驟3: 編寫Reducer類

創建一個Java類，實現org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer接口，在這個類中，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 {        // 將同一個文件名的所有內容合并成一個字符串        StringBuilder contentBuilder = new StringBuilder();        for (Text value : values) {            contentBuilder.append(value.toString());        }        // 輸出文件名和合并后的內容        context.write(key, new Text(contentBuilder.toString()));    }}

步驟4: 配置和運行MapReduce作業

創建一個主類，包含main方法，用于配置和啟動MapReduce作業。

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JAR文件，然后使用以下命令運行MapReduce作業：

（圖片來源網絡，侵刪）

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> 是存儲遷移結果的HDFS目錄。

相關問題與解答：

問題1：如何修改Mapper和Reducer類以支持多個輸入文件？

答：當前的Mapper和Reducer類已經能夠處理多個輸入文件，當你在命令行中指定多個輸入路徑時，Hadoop會自動將這些路徑下的所有文件作為輸入傳遞給MapReduce作業，不需要對Mapper和Reducer類進行任何修改。

問題2：如何處理大型文件導致內存不足的問題？

答：當處理非常大的文件時，可能會遇到內存不足的問題，為了解決這個問題，你可以調整Hadoop的配置參數，例如增加mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb的值，你還可以考慮使用Combiner類來減少中間數據的量，或者使用壓縮技術來減小文件大小。

---