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MapReduce的InputFormat过程的学习

时间：2015-12-14 01:28:09      阅读：279      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

转自：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41114259

昨天经过几个小时的学习，把MapReduce的第一个阶段的过程学习了一下，也就是最最开始的时候从文件中的Data到key-value的映射，也就是InputFormat的过程。虽说过程不是很难，但是也存在很多细节的。也很少会有人对此做比较细腻的研究，学习。今天，就让我来为大家剖析一下这段代码的原理。我还为此花了一点时间做了几张结构图，便于大家理解。在这里先声明一下，我研究的MapReduce主要研究的是旧版的API，也就是mapred包下的。

          InputFormat最最原始的形式就是一个接口。后面出现的各种Format都是他的衍生类。结构如下，只包含最重要的2个方法:

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public interface InputFormat<K, V> {  
  2.   
  3.   /**  
  4.    * Logically split the set of input files for the job.   
  5.    *  
  6.    * <p>Each {@link InputSplit} is then assigned to an individual {@link Mapper} 
  7.    * for processing.</p> 
  8.    * 
  9.    * <p><i>Note</i>: The split is a <i>logical</i> split of the inputs and the 
  10.    * input files are not physically split into chunks. For e.g. a split could 
  11.    * be <i><input-file-path, start, offset></i> tuple. 
  12.    *  
  13.    * @param job job configuration. 
  14.    * @param numSplits the desired number of splits, a hint. 
  15.    * @return an array of {@link InputSplit}s for the job. 
  16.    */  
  17.   InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;  
  18.   
  19.   /**  
  20.    * Get the {@link RecordReader} for the given {@link InputSplit}. 
  21.    * 
  22.    * <p>It is the responsibility of the <code>RecordReader</code> to respect 
  23.    * record boundaries while processing the logical split to present a  
  24.    * record-oriented view to the individual task.</p> 
  25.    *  
  26.    * @param split the {@link InputSplit} 
  27.    * @param job the job that this split belongs to 
  28.    * @return a {@link RecordReader} 
  29.    */  
  30.   RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,  
  31.                                      JobConf job,   
  32.                                      Reporter reporter) throws IOException;  
  33. }  

所以后面讲解，我也只是会围绕这2个方法进行分析。当然我们用的最多的是从文件中获得输入数据，也就是FileInputFormat这个类。继承关系如下:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public abstract class FileInputFormat<K, V> implements InputFormat<K, V>  

我们看里面的1个主要方法:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)  

返回的类型是一个InputSpilt对象，这是一个抽象的输入Spilt分片概念。结构如下:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public interface InputSplit extends Writable {  
  2.   
  3.   /** 
  4.    * Get the total number of bytes in the data of the <code>InputSplit</code>. 
  5.    *  
  6.    * @return the number of bytes in the input split. 
  7.    * @throws IOException 
  8.    */  
  9.   long getLength() throws IOException;  
  10.     
  11.   /** 
  12.    * Get the list of hostnames where the input split is located. 
  13.    *  
  14.    * @return list of hostnames where data of the <code>InputSplit</code> is 
  15.    *         located as an array of <code>String</code>s. 
  16.    * @throws IOException 
  17.    */  
  18.   String[] getLocations() throws IOException;  
  19. }  

提供了与数据相关的2个方法。后面这个返回的值会被用来传递给RecordReader里面去的。在想理解getSplits方法之前还有一个类需要理解，FileStatus，里面包装了一系列的文件基本信息方法:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public class FileStatus implements Writable, Comparable {  
  2.   
  3.   private Path path;  
  4.   private long length;  
  5.   private boolean isdir;  
  6.   private short block_replication;  
  7.   private long blocksize;  
  8.   private long modification_time;  
  9.   private long access_time;  
  10.   private FsPermission permission;  
  11.   private String owner;  
  12.   private String group;  

.....

 

看到这里你估计会有点晕了，下面是我做的一张小小类图关系:

技术分享

可以看到，FileSpilt为了兼容新老版本，继承了新的抽象类InputSpilt，同时附上旧的接口形式的InputSpilt。下面我们看看里面的getspilt核心过程:

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. /** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when 
  2.    * they‘re too big.*/   
  3.   @SuppressWarnings("deprecation")  
  4.   public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)  
  5.     throws IOException {  
  6.     //获取所有的状态文件  
  7.     FileStatus[] files = listStatus(job);  
  8.       
  9.     // Save the number of input files in the job-conf  
  10.     //在job-cof中保存文件的数量  
  11.     job.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.length);  
  12.     long totalSize = 0;                             
  13.     // compute total size,计算文件总的大小  
  14.     for (FileStatus file: files) {                // check we have valid files  
  15.       if (file.isDir()) {  
  16.           //如果是目录不是纯文件的直接抛异常  
  17.         throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath());  
  18.       }  
  19.       totalSize += file.getLen();  
  20.     }  
  21.   
  22.     //用户期待的划分大小，总大小除以spilt划分数目  
  23.     long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);  
  24.     //获取系统的划分最小值  
  25.     long minSize = Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size", 1),  
  26.                             minSplitSize);  
  27.   
  28.     // generate splits  
  29.     //创建numSplits个FileSpilt文件划分量  
  30.     ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits);  
  31.     NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology();  
  32.     for (FileStatus file: files) {  
  33.       Path path = file.getPath();  
  34.       FileSystem fs = path.getFileSystem(job);  
  35.       long length = file.getLen();  
  36.       //获取此文件的block的位置列表  
  37.       BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);  
  38.       //如果文件系统可划分  
  39.       if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) {  
  40.         //计算此文件的总的block块的大小  
  41.         long blockSize = file.getBlockSize();  
  42.         //根据期待大小，最小大小，得出最终的split分片大小  
  43.         long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);  
  44.   
  45.         long bytesRemaining = length;  
  46.         //如果剩余待划分字节倍数为划分大小超过1.1的划分比例，则进行拆分  
  47.         while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {  
  48.           //获取提供数据的splitHost位置  
  49.           String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,   
  50.               length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);  
  51.           //添加FileSplit  
  52.           splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,   
  53.               splitHosts));  
  54.           //数量减少splitSize大小  
  55.           bytesRemaining -= splitSize;  
  56.         }  
  57.           
  58.         if (bytesRemaining != 0) {  
  59.           //添加刚刚剩下的没划分完的部分，此时bytesRemaining已经小于splitSize的1.1倍了  
  60.           splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,   
  61.                      blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));  
  62.         }  
  63.       } else if (length != 0) {  
  64.         //不划分，直接添加Spilt  
  65.         String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);  
  66.         splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts));  
  67.       } else {   
  68.         //Create empty hosts array for zero length files  
  69.         splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));  
  70.       }  
  71.     }  
  72.       
  73.     //最后返回FileSplit数组  
  74.     LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());  
  75.     return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);  
  76.   }  

里面有个computerSpiltSize方法很特殊，考虑了很多情况，总之最小值不能小于系统设定的最小值。要与期待值，块大小，系统允许最小值:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize,  
  2.                                        long blockSize) {  
  3.     return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));  
  4.   }  

上述过程的相应流程图如下:

 

技术分享

3种情况3中年执行流程。

      处理完getSpilt方法然后，也就是说已经把数据从文件中转划到InputSpilt中了，接下来就是给RecordRead去取出里面的一条条的记录了。当然这在FileInputFormat是抽象方法，必须由子类实现的，我在这里挑出了2个典型的子类SequenceFileInputFormat，和TextInputFormat。他们的实现RecordRead方法如下：

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,  
  2.                                       JobConf job, Reporter reporter)  
  3.     throws IOException {  
  4.   
  5.     reporter.setStatus(split.toString());  
  6.   
  7.     return new SequenceFileRecordReader<K, V>(job, (FileSplit) split);  
  8.   }  
[java] view plaincopyprint?
 
  1. public RecordReader<LongWritable, Text> getRecordReader(  
  2.                                           InputSplit genericSplit, JobConf job,  
  3.                                           Reporter reporter)  
  4.     throws IOException {  
  5.       
  6.     reporter.setStatus(genericSplit.toString());  
  7.     return new LineRecordReader(job, (FileSplit) genericSplit);  
  8.   }  


可以看到里面的区别就在于LineRecordReader和SequenceFileRecordReader的不同了，这也就表明2种方式对应于数据的读取方式可能会不一样，继续往里深入看:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. /** An {@link RecordReader} for {@link SequenceFile}s. */  
  2. public class SequenceFileRecordReader<K, V> implements RecordReader<K, V> {  
  3.     
  4.   private SequenceFile.Reader in;  
  5.   private long start;  
  6.   private long end;  
  7.   private boolean more = true;  
  8.   protected Configuration conf;  
  9.   
  10.   public SequenceFileRecordReader(Configuration conf, FileSplit split)  
  11.     throws IOException {  
  12.     Path path = split.getPath();  
  13.     FileSystem fs = path.getFileSystem(conf);  
  14.     //从文件系统中读取数据输入流  
  15.     this.in = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf);  
  16.     this.end = split.getStart() + split.getLength();  
  17.     this.conf = conf;  
  18.   
  19.     if (split.getStart() > in.getPosition())  
  20.       in.sync(split.getStart());                  // sync to start  
  21.   
  22.     this.start = in.getPosition();  
  23.     more = start < end;  
  24.   }  
  25.   
  26.   ......  
  27.     
  28.   /** 
  29.    * 获取下一个键值对 
  30.    */  
  31.   public synchronized boolean next(K key, V value) throws IOException {  
  32.     //判断还有无下一条记录  
  33.     if (!more) return false;  
  34.     long pos = in.getPosition();  
  35.     boolean remaining = (in.next(key) != null);  
  36.     if (remaining) {  
  37.       getCurrentValue(value);  
  38.     }  
  39.     if (pos >= end && in.syncSeen()) {  
  40.       more = false;  
  41.     } else {  
  42.       more = remaining;  
  43.     }  
  44.     return more;  
  45.   }  

我们可以看到SequenceFileRecordReader是从输入流in中一个键值，一个键值的读取，另外一个的实现方式如下:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. /** 
  2.  * Treats keys as offset in file and value as line.  
  3.  */  
  4. public class LineRecordReader implements RecordReader<LongWritable, Text> {  
  5.   private static final Log LOG  
  6.     = LogFactory.getLog(LineRecordReader.class.getName());  
  7.   
  8.   private CompressionCodecFactory compressionCodecs = null;  
  9.   private long start;  
  10.   private long pos;  
  11.   private long end;  
  12.   private LineReader in;  
  13.   int maxLineLength;  
  14.   
  15.   ....  
  16.     
  17.   /** Read a line. */  
  18.   public synchronized boolean next(LongWritable key, Text value)  
  19.     throws IOException {  
  20.   
  21.     while (pos < end) {  
  22.       //设置key   
  23.       key.set(pos);  
  24.   
  25.       //根据位置一行一行读取，设置value  
  26.       int newSize = in.readLine(value, maxLineLength,  
  27.                                 Math.max((int)Math.min(Integer.MAX_VALUE, end-pos),  
  28.                                          maxLineLength));  
  29.       if (newSize == 0) {  
  30.         return false;  
  31.       }  
  32.       pos += newSize;  
  33.       if (newSize < maxLineLength) {  
  34.         return true;  
  35.       }  
  36.   
  37.       // line too long. try again  
  38.       LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " + (pos - newSize));  
  39.     }  
  40.   
  41.     return false;  
  42.   }  

实现的方式为通过读的位置，从输入流中逐行读取key-value。通过这2种方法，就能得到新的key-value，就会用于后面的map操作。

 

InputFormat的整个流程其实我忽略了很多细节。大体流程如上述所说。

MapReduce的InputFormat过程的学习

原文：http://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5043991.html
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