我在使用hadoop时使用了多个输入。因为我有多个Map器分配给不同的输入。我想知道它是否也支持电子病历。
在hadoop中，我是这样做的。这些是我不同文件的Map器。这里我需要这些，因为我必须对不同的输入执行一些操作，这些输入应该分别标识输入，并在减速器中执行单独的操作。

public static class Map1 extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
Text out=new Text();

Text value1= new Text();
public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException,InterruptedException
    {
    try
        {
        String line= value.toString();
        Configuration conf=context.getConfiguration();
        Float CVsTime=conf.getFloat("CVstartTime",0);
        String dimension=conf.get("CVdimension");
        String CVfilter=conf.get("CVfilters");
        Float CVeTime=conf.getFloat("CVendTime",0);
        Float CVstartTime=CVsTime;
        Float CVendTime=CVeTime;
        JSONParser parser = new JSONParser();
        Object obj=parser.parse(line);
        JSONObject jsonObject=(JSONObject)obj;
        Object datasttime=jsonObject.get("client_received_start_timestamp");
        String ddimension="";
        Object odimension=jsonObject.get(dimension);
        if(odimension!=null)
            ddimension=odimension.toString();
        String dst=datasttime.toString();
        dst=dst.substring(0,6)+"."+dst.substring(6,dst.length());                 
        String metric=conf.get("CVmetric");
        Float tim=0.0f,/* sttime=0,endtime=0,*/CVval=0.0f;
        tim=Float.parseFloat(dst.toString());
        Object met=jsonObject.get(metric);
        CVval=Float.parseFloat(met.toString());
        int CVfiltercount = CVfilter.length() - CVfilter.replace(" ", "").length();

        String CVfilters[][]=new String[CVfiltercount][];
        StringTokenizer tokenizer=new StringTokenizer(CVfilter);
        int k=0;
        while(tokenizer.hasMoreTokens())
            {
            String temptoken=tokenizer.nextToken();
            if(temptoken.indexOf("=")!=-1)
                {
                CVfilters[k]=temptoken.split("=");
                CVfilters[k][1]=CVfilters[k][1].replace("\"","");
                k++;
                }
            }
        int count=k;
        int flag=0;
        for(int i=0;i<k;i++)
            {
            Object filter=jsonObject.get(CVfilters[i][0]);
            if(filter==null)
                {
                flag=1;
                break;
                }
            if(!filter.toString().equals(CVfilters[i][1]))
                {
                flag=1;
                break;
                }
            }
        if((odimension!=null)&&(CVstartTime<=tim)&&(CVendTime>=tim)&&(flag==0))
            {
            value1.set("key1"+" "+tim.toString()+" "+CVval.toString());
            out.set(ddimension);
            context.write(out,value1);
            }
        flag=0;
        }
    catch(Exception e)
        {
        e.printStackTrace();
        }
    }
}
public static class Map2 extends Mapper<Object, Text, Text, Text> 
{
    Text out = new Text();
    Text value2= new Text();
public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException,InterruptedException
    {
    try
        {
        Configuration conf=context.getConfiguration();
        Float CTVstartTime=conf.getFloat("CTVstartTime",0);
        Float CTVendTime=conf.getFloat("CTVendTime",0);
        String CTVfilter=conf.get("CTVfilters"); 
        String dimension=conf.get("CTVdimension");
        String line= value.toString();
        JSONParser parser = new JSONParser();
        Object obj=parser.parse(line);
        JSONObject jsonObject=(JSONObject)obj;
        Object datasttime=jsonObject.get("client_received_start_timestamp");
        Object odimension=jsonObject.get(dimension);
        String ddimension="";
        if(odimension!=null)
            ddimension=odimension.toString();
        String dst=datasttime.toString();
        dst=dst.substring(0,6)+"."+dst.substring(6,dst.length());                 
        String metric=conf.get("CTVmetric");
        Float tim=0.0f,/*sttime=0,endtime=0,*/ctvvalue=0.0f;        
        StringTokenizer st=new StringTokenizer(line);
        tim=Float.parseFloat(dst.toString());
        Object met=jsonObject.get(metric);
        ctvvalue=Float.parseFloat(met.toString());
        int CTVfiltercount = CTVfilter.length() - CTVfilter.replace(" ", "").length();
        StringTokenizer tokenizer=new StringTokenizer(CTVfilter);
        String CTVfilters[][]=new String[CTVfiltercount][];
        int k=0;
        while(tokenizer.hasMoreTokens())
            {
            String temptoken=tokenizer.nextToken();
            if(temptoken.indexOf("=")!=-1)
                {
                CTVfilters[k]=temptoken.split("=");
                CTVfilters[k][1]=CTVfilters[k][1].replace("\"","");                 
                k++;
                }
            }
        int count=k;
        int flag=0;
        for(int i=0;i<k;i++)
            {
            Object filter=jsonObject.get(CTVfilters[i][0]);
            if(filter==null)
                {
                flag=1;
                break;
                }
            if(!filter.toString().equals(CTVfilters[i][1]))
                flag=1;

            }
        if((odimension!=null)&&(CTVstartTime<=tim)&&(CTVendTime>=tim)&&(flag==0))
            {
            value2.set("key2"+" "+tim.toString()+" "+ctvvalue.toString());
            out.set(ddimension);
            context.write(out,value2);
            }
        }
    catch(Exception e)
        {
        e.printStackTrace();
        }
    }
}

这部分是我在hadoop中使用多个输入的主要部分。这里我为不同的输入设置了一个单独的Map器类，即map1.class和map2.class

job.setJobName("alert");
String MapPath1[]=args[1].split(",");
String MapPath2[];
MapPath2 = type.equals("comparative") ? args[2].split(",") : null;

Path outputPath;
if (MapPath2!=null)
    outputPath = new Path(args[3]);
else
    outputPath = new Path(args[2]);
job.setMapperClass(Map1.class);
if(type.equals("comparative"))
    job.setMapperClass(Map2.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
for(int i=0;i<MapPath1.length;i++)
    MultipleInputs.addInputPath(job,new Path(MapPath1[i]),TextInputFormat.class,Map1.class);
if(type.equals("comparative"))
    for(int i=0;i<MapPath2.length;i++)
    MultipleInputs.addInputPath(job,new Path(MapPath2[i]),TextInputFormat.class,Map2.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

在这里，我采取了两种不同的输入路径，并分配给他们不同的Map器如上所述，它的作品完美。有人问我，电子病历中是否也可以这样做，我以前没有在电子病历上做过任何事情，我试着在谷歌上搜索，但找不到任何有用的东西。我想知道是否有任何等效的电子病历或任何解决办法会做。除了我不想使用（path filepath=（（filesplit）context.getinputsplit（））.getpath（）；）我试图找到当前输入的路径以确定它属于哪个数据块或文件的任何内容。
感谢您的帮助。