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MapReduce Hadoop

MapReduce - 读取数据

通过InputFormat决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit，每个InputSplit对应一个Map处理，RecordReader读取InputSplit的内容给Map

InputFormat

决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等

功能

  1. 验证作业输入的正确性，如格式等
  2. 将输入文件切割成逻辑分片(InputSplit)，一个InputSplit将会被分配给一个独立的Map任务
  3. 提供RecordReader实现，读取InputSplit中的"K-V对"供Mapper使用

方法

List getSplits(): 获取由输入文件计算出输入分片(InputSplit)，解决数据或文件分割成片问题

RecordReader createRecordReader(): 创建#x5EFA;RecordReader，从InputSplit中读取数据，解决读取分片中数据问题

类结构

  • TextInputFormat: 输入文件中的每一行就是一个记录，Key是这一行的byte offset，而value是这一行的内容
  • KeyValueTextInputFormat: 输入文件中每一行就是一个记录，第一个分隔符字符切分每行。在分隔符字符之前的内容为Key，在之后的为Value。分隔符变量通过key.value.separator.in.input.line变量设置，默认为(\t)字符。
  • NLineInputFormat: 与TextInputFormat一样，但每个数据块必须保证有且只有Ｎ行，mapred.line.input.format.linespermap属性，默认为１
  • SequenceFileInputFormat: 一个用来读取字符流数据的InputFormat，<key,value>为用户自定义的。字符流数据是Hadoop自定义的压缩的二进制数据格式。它用来优化从一个MapReduce任务的输出到另一个MapReduce任务的输入之间的数据传输过程。</key,value>

InputSplit

代表一个个逻辑分片，并没有真正存储数据，只是提供了一个如何将数据分片的方法，Split内有Location信息，利于数据局部化，一个InputSplit给一个单独的Map处理。

public abstract class InputSplit {
      /**
       * 获取Split的大小，支持根据size对InputSplit排序.
       */
      public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;
      /**
       * 获取存储该分片的数据所在的节点位置.
       */
      public abstract String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
}

RecordReader

将InputSplit拆分成一个个对给Map处理，也是实际的文件读取分隔对象

问题

大量小文件如何处理

CombineFileInputFormat可以将若干个Split打包成一个，目的是避免过多的Map任务（因为Split的数目决定了Map的数目，大量的Mapper Task创建销毁开销将是巨大的）

怎么计算split的

通常一个split就是一个block（FileInputFormat仅仅拆分比block大的文件），这样做的好处是使得Map可以在存储有当前数据的节点上运行本地的任务，而不需要通过网络进行跨节点的任务调度

通过mapred.min.split.size， mapred.max.split.size, block.size来控制拆分的大小

如果mapred.min.split.size大于block size，则会将两个block合成到一个split，这样有部分block数据需要通过网络读取

如果mapred.max.split.size小于block size，则会将一个block拆成多个split，增加了Map任务数（Map对split进行计算ק#x5E76;且上报结果，关闭当前计算打开新的split均需要耗费资源）

先获取文件在HDFS上的路径和Block信息，然后根据splitSize对文件进行切分（ splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize) ），默认splitSize 就等于blockSize的默认值（64m）

public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
    // 首先计算分片的最大和最小值。这两个值将会用来计算分片的大小
    long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
    long maxSize = getMaxSplitSize(job);
    // generate splits
    List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
    List<FileStatus> files = listStatus(job);
    for (FileStatus file: files) {
        Path path = file.getPath();
        long length = file.getLen();
        if (length != 0) {
              FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
            // 获取该文件所有的block信息列表[hostname, offset, length]
              BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
            // 判断文件是否可分割，通常是可分割的，但如果文件是压缩的，将不可分割
              if (isSplitable(job, path)) {
                long blockSize = file.getBlockSize();
                // 计算分片大小
                // 即 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
                long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
                long bytesRemaining = length;
                // 循环分片。
                // 当剩余数据与分片大小比值大于Split_Slop时，继续分片， 小于等于时，停止分片
                while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
                      int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
                      splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts()));
                      bytesRemaining -= splitSize;
                }
                // 处理余下的数据
                if (bytesRemaining != 0) {
                    splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
                }
            } else {
                // 不可split，整块返回
                splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts()));
            }
        } else {
            // 对于长度为0的文件，创建空Hosts列表，返回
            splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
        }
    }
    // 设置输入文件数量
    job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
    LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());
    return splits;
}

分片间的数据如何处理

split是根据文件大小分割的，而一般处理是根据分隔符进行分割的，这样势必存在一条记录横跨两个split

解决办法是只要不是第一个split，都会远程读取一条记录。不是第一个split的都忽略到第一条记录

public class LineRecordReader extends RecordReader<LongWritable, Text> {
    private CompressionCodecFactory compressionCodecs = null;
    private long start;
    private long pos;
    private long end;
    private LineReader in;
    private int maxLineLength;
    private LongWritable key = null;
    private Text value = null;
    // initialize函数即对LineRecordReader的一个初始化
    // 主要是计算分片的始末位置，打开输入流以供读取K-V对，处理分片经过压缩的情况等
    public void initialize(InputSplit genericSplit, TaskAttemptContext context) throws IOException {
        FileSplit split = (FileSplit) genericSplit;
        Configuration job = context.getConfiguration();
        this.maxLineLength = job.getInt("mapred.linerecordreader.maxlength", Integer.MAX_VALUE);
        start = split.getStart();
        end = start + split.getLength();
        final Path file = split.getPath();
        compressionCodecs = new CompressionCodecFactory(job);
        final CompressionCodec codec = compressionCodecs.getCodec(file);
        // 打开文件，并定位到分片读取的起始位置
        FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
        FSDataInputStream fileIn = fs.open(split.getPath());
        boolean skipFirstLine = false;
        if (codec != null) {
            // 文件是压缩文件的话，直接打开文件
            in = new LineReader(codec.createInputStream(fileIn), job);
            end = Long.MAX_VALUE;
        } else {
            // 只要不是第一个split，则忽略本split的第一行数据
            if (start != 0) {
                skipFirstLine = true;
                --start;
                // 定位到偏移位置，下&#x#x6B21;读取就会从偏移位置开始
                fileIn.seek(start);
            }
            in = new LineReader(fileIn, job);
        }
        if (skipFirstLine) {
            // 忽略第一行数据，重新定位start
            start += in.readLine(new Text(), 0, (int) Math.min((long) Integer.MAX_VALUE, end - start));
        }
        this.pos = start;
    }
    public boolean nextKeyValue() throws IOException {
        if (key == null) {
            key = new LongWritable();
        }
        key.set(pos);// key即为偏移量
        if (value == null) {
            value = new Text();
        }
        int newSize = 0;
        while (pos < end) {
            newSize = in.readLine(value, maxLineLength,    Math.max((int) Math.min(Integer.MAX_VALUE, end - pos), maxLineLength));
            // 读取的数据长度为0，则说明已读完
            if (newSize == 0) {
                break;
            }
            pos += newSize;
            // 读取的数据长度小于最大行长度，也说明已读取完毕
            if (newSize < maxLineLength) {
                break;
            }
            // 执行到此处，说明该行数据没读完，继续读入
        }
        if (newSize == 0) {
            key = null;
            value = null;
            return false;
        } else {
            return true;
        }
    }
}
作品《Hadoop 教程 - MapReduce - 读取数据》由 知乎 发布于 匠果，转载请注明出处及链接地址： http://www.jiangguo.net/c/ny8/457.html