在hadoop的编程中，如果你是手写MapReduce来处理一些数据，那么就避免不了输入输出参数路径的设定，hadoop里文件基类FileInputFormat提供了如下几种api来制定：
如上图，里面有
（1）addInputPath()，每次添加一个输入路径Path
（2）addInputPaths， 将多个路径以逗号分割的字符串，作为入参，支持多个路径
（3）setInputPath ，设置一个输入路径Path，会覆盖原来的路径
（4）setInputPath ， 设置多个路径，支持Hadoop文件系统重写的Path对象，这在JAVA里是接口。
代码如下：
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FileInputFormat.setInputDirRecursive(job, true);
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FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("path1"));
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FileInputFormat.addInputPaths(job, "path1,path2,path3,path....");
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FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("path1"),new Path("path2"));
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FileInputFormat.setInputPaths(job, "path1,path2,path3,path....");
而真正用的时候，我们只需要根据业务使用上面的其中一个路径即可。
ok知道怎么，传入路径了，下面来看下，如何在HDFS上过滤出，自己想要的文件或目录，HDFS系统的路径默认是支持正则过滤的，这一点非常强大，只要我们会写正则，我们几乎可以过滤任何我们想要的路径或文件。
详细内容请查阅这个链接http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/fs/FileSystem.html#globStatus(org.apache.hadoop.fs.Path)
下面散仙就举个实际项目应用中的例子，这样能帮助大家更好的理解和使用它。
先看下面的一个HDFS上的存储结构图：
这是一个按日期每天生成的一个文件夹，当然这里可以有很多分维度的法，比如按照年，月，日，小时，来划分，具体情况应跟业务结合考虑。
看下，直接的根目录的下一级目录：
ok，存储结构清楚了，那么现在提几个需求
（1）只过滤出pv目录下的数据
（2）只过滤出uv目录下的数据
（3）只过滤出keyword目录下的数据
（4）只过滤出pv和uv的数据或者叫以v结尾的数据
（5）过滤2015年的数据
（6）过滤出某个时间范围内的数据比如2015-04-10到2015-04-17时间范围下的pv的数据
其实前个需求很简单都是一种需求：
hadoop里的FileStatus类是支持路径通配的，对应的写法如下：
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FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
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String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search/*/*/{pv,uv}";
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String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search//*/*/*v";
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String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search//*/*/uv";
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String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search//*/*/pv";
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String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search/2015*/*/pv";
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FileStatus[] status = fs.globStatus(new Path(basepath));
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for(FileStatus f:status){
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System.out.println(f.getPath().toString());
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}
最后一个复杂，直接使用正则，会比较繁琐，而且假如有一些其他的逻辑在里面会比较难控制，比如说你拿到这个日期，会从redis里面再次匹配，是否存在，然后在做某些决定。
hadoop在globStatus的方法里，提供了一个路径重载，根据PathFilter类，通过正则再次过滤出我们需要的文件即可，使用此类，我们可以以更灵活的方式，操作，过滤路径，比如说上面的那个日期范围的判断，我们就可以根据全路径中，截取出日期，再做一些判断，并且可以再次过滤低级的路径，比如是pv，uv或keyword的路径。
实例代码如下：
调用代码：
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FileStatus[] status = fs.globStatus(new Path(basepath),new RegexExcludePathAndTimeFilter(rexp_date,rexp_business, "2015-04-04", "2015-04-06"));
处理代码：
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static class RegexExcludePathAndTimeFilter implements PathFilter{
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private final String regex;
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private final String start;
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private final String end;
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private final String regex_business;
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public RegexExcludePathAndTimeFilter(String regex,String regex_business,String start,String end) {
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this.regex=regex;
-
this.start=start;
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this.end=end;
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this.regex_business=regex_business;
-
}
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@Override
-
public boolean accept(Path path) {
-
String data[]=path.toString().split("/");
-
String date=data[7];
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String business=data[9];
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return Pattern.matches(regex_business, business)&&Pattern.matches(regex,date) && TimeTools.checkDate(start, end, date);
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}
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}
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static class TimeTools{
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final static String DATE_FORMAT="yyyy-MM-dd";
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final static SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat(DATE_FORMAT);
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public static boolean cnull(String checkString){
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if(checkString==null||checkString.equals("")){
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return false;
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}
-
return true;
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}
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public static boolean checkDate(String start,String end,String path){
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long startlong=0;
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long endlong=0;
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long pathlong=0;
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try{
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if(cnull(start)){
-
startlong=sdf.parse(start).getTime();
-
}
-
if(cnull(end)){
-
endlong=sdf.parse(end).getTime();
-
}
-
if(cnull(path)){
-
pathlong=sdf.parse(path).getTime();
-
}
-
-
if(end==null||end.equals("")){
-
if(pathlong>=startlong){
-
return true;
-
}else{
-
return false;
-
}
-
}else{
-
-
if(pathlong>=startlong&&pathlong<=endlong){
-
return true;
-
}else{
-
return false;
-
}
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-
}
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}catch(Exception e){
-
log.error("路径日期转换异常: 开始日期: "+start+" 结束日期 "+end+" 比较日期： "+path+" 异常： "+e);
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}
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-
return false;
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}
总结：
（1）如果只是简单的路径过滤，那么直接在路径中就使用正则通配是最简单强大的。
（2）如果是比较复杂的路径过滤，建议自定义PathFilter来封装过滤代码。
（3）如果是在建设初期的就把各个文件夹目录文件的存储规划好，这样是最好不过了，比如上面的pv是一个文件夹，然后下面是各个日期，uv是一个文件夹，然后下面是各种日期，这样从业务的角度就按维度切分好，那么我们处理起来也是非常方便的，这也就是Hive里面对应的分区功能，有了分区，我们就可以按需所取，尽量避免不必要的一些额外操作。
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Hadoop进阶之输入路径如何正则通配？
原文：http://blog.csdn.net/u010454030/article/details/45175129
