如何处理和优化mapreduce任务中的json_INPUT输入格式？

【MapReduce 输入 JSON 示例】

以下是一个MapReduce任务中可能使用的JSON输入数据的示例，此示例包含一个简单的JSON对象数组，每个对象代表一个记录。

[
    {
        "id": "001",
        "name": "Alice",
        "age": 30,
        "city": "New York"
    },
    {
        "id": "002",
        "name": "Bob",
        "age": 25,
        "city": "Los Angeles"
    },
    {
        "id": "003",
        "name": "Charlie",
        "age": 35,
        "city": "Chicago"
    },
    {
        "id": "004",
        "name": "David",
        "age": 28,
        "city": "New York"
    },
    {
        "id": "005",
        "name": "Eve",
        "age": 22,
        "city": "San Francisco"
    }
]

JSON 结构说明

id: 唯一的标识符，用于区分不同的记录。

name: 人的名字。

age: 人的年龄。

city: 人的居住城市。

MapReduce 任务流程

1、Map 阶段:

Map 函数将读取JSON输入，解析每个记录，并根据需要生成键值对。

可以根据 "city" 字段生成键值对，其中键是城市名称，值是记录的 "id"。

2、Shuffle and Sort 阶段:

Map输出的键值对会根据键进行排序，并且相同键的值会被分到同一个Reducer。

3、Reduce 阶段:

Reduce函数会对每个键的值进行聚合操作，生成最终的输出。

可以统计每个城市的人数。

示例 Map 函数输出

("New York", ("001", "Alice", 30))
("New York", ("004", "David", 28))
("Los Angeles", ("002", "Bob", 25))
("Chicago", ("003", "Charlie", 35))
("San Francisco", ("005", "Eve", 22))

在MapReduce框架中，这样的JSON输入可以灵活地用于各种数据处理任务，如数据聚合、统计分析等。