MapReduce job中,可以使用FileInputFormat和FileOutputFormat来对输入路径和输出路径来进行设置。在输出目录中，框架自己会自动对输出文件进行命名和组织，如:part-(m|r)-00000之类。但有时为了后续流程的方便，我们常需要对输出结果进行一定的分类和组织。以前常用的方法是在MR job运行过后，用脚本对目录下的数据进行一次重新组织，变成我们需要的格式。研究了一下MR框架中的MultipleOutputs（是2.0之后的新API，是对老版本中MultipleOutputs与MultipleOutputFormat的一个整合）。
1. 需求，下面是有些测试数据，要对这些数据按类目输出到output中：
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1512,iphone5,4英寸,A6处理器,IOS7
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2. API简介：
MutipleOutput是调用自己的writer方法来实现输出路径的定制的。首先来看看writer方法的几种重载方式：
（1）. write( namedOutput, key, value) throws ,
讲key，value写入到以namedOutput开头的文件中，格式如：{namedOutput}-(m|r)-{part-number}
（2）.write( key, value, baseOutputPath) throws ,
将key，value写入到baseOutputPath所指定的目录下，在目录下系统会自动为文件生成unique的文件名字；
（3）.write( namedOutput, key, value, baseOutputPath) throws ,
应用在第1种和第2种需要共用的场景；
3. 下面来看一下代码，为了演示的简便只写了mapper函数，reducer同理：
需要引入：import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;
在setup函数中
实例化MultipleOutputs对象mlo：mlo = new MultipleOutputs<Text,Text>(context);
在map()函数中，根据逗号对输入数据进行分割，然后直接调用mlo进行输出；采用了两种形式进行输出。
要注意的是hadoop是不承认未经注册namedOutput的，必须先在主函数中注册，然后才能写入，否则运行时会报not defined错误；所以要在主函数中用MultipleOutputs.addNamedOutput将对应的namedOutput文件注册一下，告诉hadoop可以写入：MultipleOutputs.addNamedOutput(job,"MOSText",TextOutputFormat.class,Text.class,Text.class);
4. 运行这个数据后可以看到最终的数据结构目录如下：
（1） 其中/*/*/mlo/1101（隐私原因将具体名称隐去）、/*/*/mlo/1512、/*/*/mlo/50019780是对应：mlo.write(new Text(tokens[0]),new Text(line),outputPath + "/" + tokens[0]+ "/" ) 的按类目输出；
用hadoop fs -ls /*/*/mlo/1101看一下类目文件夹下面的结构如下：
Hadoop框架会自动文件夹下的输出指定unique name；
用hadoop fs -cat /*/*/mlo/1101/-m-00000查看如下：
（2）其中/*/*/mlo/MOSText-m-00000是对应：mlo.write("MOSText", new Text(tokens[0]),line)的输出，
用hadoop fs -cat /*/*/mlo/MOSText-m-00000查看如下：
包含我们所有的输入数据
（3）另一个/*/*/mlo/part-m-00000文件应该是hadoop自己生成的，由于我们没有使用context进行写入操作，这个文件是空的。