实验目的
1.了解Hadoop自带的几种输出格式
2.准确理解MapReduce自定义输出格式的设计原理
3.熟练掌握MapReduce自定义输出格式程序代码编写
4.培养自己编写MapReduce自定义输出格式程序代码解决问题的能力
实验原理
1.输出格式：提供给OutputCollector的键值对会被写到输出文件中，写入的方式由输出格式控制。OutputFormat的功能跟前面描述的InputFormat类很像，Hadoop提供的OutputFormat的实例会把文件写在本地磁盘或HDFS上。在不做设置的情况下，计算结果会以part-000*输出成多个文件，并且输出的文件数量和reduce数量一样，文件内容格式也不能随心所欲。每一个reducer会把结果输出写在公共文件夹中一个单独的文件内，这些文件的命名一般是part-nnnnn，nnnnn是关联到某个reduce任务的partition的id，输出文件夹通过FileOutputFormat.setOutputPath() 来设置。你可以通过具体MapReduce作业的JobConf对象的setOutputFormat()方法来设置具体用到的输出格式。下表给出了已提供的输出格式：
Hadoop提供了一些OutputFormat实例用于写入文件，基本的（默认的）实例是TextOutputFormat，它会以一行一个键值对的方式把数据写入一个文本文件里。这样后面的MapReduce任务就可以通过KeyValueInputFormat类简单的重新读取所需的输入数据了，而且也适合于人的阅读。还有一个更适合于在MapReduce作业间使用的中间格式，那就是SequenceFileOutputFormat，它可以快速的序列化任意的数据类型到文件中，而对应SequenceFileInputFormat则会把文件反序列化为相同的类型并提交为下一个Mapper的输入数据，方式和前一个Reducer的生成方式一样。NullOutputFormat不会生成输出文件并丢弃任何通过OutputCollector传递给它的键值对，如果你在要reduce()方法中显式的写你自己的输出文件并且不想Hadoop框架输出额外的空输出文件，那这个类是很有用的。
RecordWriter：这个跟InputFormat中通过RecordReader读取单个记录的实现很相似，OutputFormat类是RecordWriter对象的工厂方法，用来把单个的记录写到文件中，就像是OuputFormat直接写入的一样。
2.与IntputFormat相似， 当面对一些特殊情况时，如想要Reduce支持多个输出，这时Hadoop本身提供的TextOutputFormat、SequenceFileOutputFormat、NullOutputFormat等肯定是无法满足我们的需求，这时我们需要自定义输出数据格式。类似输入数据格式，自定义输出数据格式同样可以参考下面的步骤：
（1） 自定义一个继承OutputFormat的类，不过一般继承FileOutputFormat即可；
（2）实现其getRecordWriter方法，返回一个RecordWriter类型；
（3）自定义一个继承RecordWriter的类，定义其write方法，针对每个<key,value>写入文件数据；
启动hadoop
生成文件
创建项目、写入代码
运行
结果：
