大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
一:简单认识InputFormat类
InputFormat主要用于描述输入数据的格式,提供了以下两个功能:
1)、数据切分,按照某个策略将输入数据且分成若干个split,以便确定Map Task的个数即Mapper的个数,在MapReduce框架中,一个split就意味着需要一个Map Task;
2)为Mapper提供输入数据,即给定一个split,(使用其中的RecordReader对象)将之解析为一个个的key/value键值对。
下面我们先来看以下1.0版本中的老的InputFormat接口:
Java代码
public interface InputFormat<K,V>{ //获取所有的split分片 public InputSplit[] getSplits(JobConf job,int numSplits) throws IOException; //获取读取split的RecordReader对象,实际上是由RecordReader对象将 //split解析成一个个的key/value对儿 public RecordReader<K,V> getRecordReader(InputSplit split, JobConf job, Reporter reporter) throws IOException; } InputSplit
getSplit(…)方法主要用于切分数据,它会尝试浙江输入数据且分成numSplits个InputSplit的栓皮栎split分片。InputSplit主要有以下特点:
1)、逻辑分片,之前我们已经学习过split和block的对应关系和区别,split只是在逻辑上对数据分片,并不会在磁盘上讲数据切分成split物理分片,实际上数据在HDFS上还是以block为基本单位来存储数据的。InputSplit只记录了Mapper要处理的数据的元数据信息,如起始位置、长度和所在的节点;
MapReduce InputFormat之FileInputFormat
2)、可序列化,在Hadoop中,序列化主要起两个作用,进程间通信和数据持久化存储。在这里,InputSplit主要用于进程间的通信。
在作业被提交到JobTracker之前,Client会先调用作业InputSplit中的getSplit()方法,并将得到的分片信息序列化到文件中,这样,在作业在JobTracker端初始化时,便可并解析出所有split分片,创建对象应的Map Task。
InputSplit也是一个interface,具体返回什么样的implement,这是由具体的InputFormat来决定的。InputSplit也只有两个接口函数:
Java代码
public interface InputSplit extends Writable { /** * 获取split分片的长度 * * @return the number of bytes in the input split. * @throws IOException */ long getLength() throws IOException; /** * 获取存放这个Split的Location信息(也就是这个Split在HDFS上存放的机器。它可能有 * 多个replication,存在于多台机器上 * * @return list of hostnames where data of the <code>InputSplit</code> is * located as an array of <code>String</code>s. * @throws IOException */ String[] getLocations() throws IOException; } 在需要读取一个Split的时候,其对应的InputSplit会被传递到InputFormat的第二个接口函数getRecordReader,然后被用于初始化一个RecordReader,以便解析输入数据,描述Split的重要信息都被隐藏了,只有具体的InputFormat自己知道,InputFormat只需要保证getSplits返回的InputSplit和getRecordReader所关心的InputSplit是同样的implement就行了,这给InputFormat的实现提供了巨大的灵活性。
在MapReduce框架中最常用的FileInputFormat为例,其内部使用的就是FileSplit来描述InputSplit。我们来看一下FileSplit的一些定义信息:
Java代码
/** A section of an input file. Returned by {@link * InputFormat#getSplits(JobConf, int)} and passed to * {@link InputFormat#getRecordReader(InputSplit,JobConf,Reporter)}. */ public class FileSplit extends org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit implements InputSplit { // Split所在的文件 private Path file; // Split的起始位置 private long start; // Split的长度 private long length; // Split所在的机器名称 private String[] hosts; FileSplit() {} /** Constructs a split. * @deprecated * @param file the file name * @param start the position of the first byte in the file to process * @param length the number of bytes in the file to process */ @Deprecated public FileSplit(Path file, long start, long length, JobConf conf) { this (file, start, length, (String[])null ); } /** Constructs a split with host information * * @param file the file name * @param start the position of the first byte in the file to process * @param length the number of bytes in the file to process * @param hosts the list of hosts containing the block, possibly null */ public FileSplit(Path file, long start, long length, String[] hosts) { this .file = file; this .start = start; this .length = length; this .hosts = hosts; } /** The file containing this split’s data. */ public Path getPath() { return file; } /** The position of the first byte in the file to process. */ public long getStart() { return start; } /** The number of bytes in the file to process. */ public long getLength() { return length; } public String toString() { return file + “:” + start + “+” + length; } // Writable methods public void write(DataOutput out) throws IOException { UTF8.writeString(out, file.toString()); out.writeLong(start); out.writeLong(length); } public void readFields(DataInput in) throws IOException { file = new Path(UTF8.readString(in)); start = in.readLong(); length = in.readLong(); hosts = null ; } public String[] getLocations() throws IOException { if (this .hosts == null ) { return new String[]{}; } else { return this .hosts; } } } 从上面的代码中我们可以看到,FileSplit就是InputSplit接口的一个实现。InputFormat使用的RecordReader将从FileSplit中获取信息,解析FileSplit对象从而获得需要的数据的起始位置、长度和节点位置。
RecordReader
对于getRecordReader(…)方法,它返回一个RecordReader对象,该对象可以讲输入的split分片解析成一个个的key/value对儿。在Map Task的执行过程中,会不停的调用RecordReader对象的方法,迭代获取key/value并交给map()方法处理:
Java代码
//调用InputFormat的getRecordReader()获取RecordReader<K,V>对象, //并由RecordReader对象解析其中的input(split)… K1 key = input.createKey(); V1 value = input.createValue(); while (input.next(key,value)){
//从input读取下一个key/value对 //调用用户编写的map()方法 } input.close(); RecordReader主要有两个功能:
●定位记录的边界:由于FileInputFormat是按照数据量对文件进行切分,因而有可能会将一条完整的记录切成2部分,分别属于两个split分片,为了解决跨InputSplit分片读取数据的问题,RecordReader规定每个分片的第一条不完整的记录划给前一个分片处理。
●解析key/value:定位一条新的记录,将记录分解成key和value两部分供Mapper处理。
InputFormat
MapReduce自带了一些InputFormat的实现类:
MapReduce InputFormat之FileInputFormat
下面我们看几个有代表性的InputFormat:
FileInputFormat
FileInputFormat是一个抽象类,它最重要的功能是为各种InputFormat提供统一的getSplits()方法,该方法最核心的是文件切分算法和Host选择算法:
Java代码
/** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when * they’re too big.*/ @SuppressWarnings(“deprecation”) public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException { FileStatus[] files = listStatus(job); // Save the number of input files in the job-conf job.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.length); long totalSize = 0; // compute total size for (FileStatus file: files) { // check we have valid files if (file.isDir()) { throw new IOException(“Not a file: “+ file.getPath()); } totalSize += file.getLen(); } long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits); long minSize = Math.max(job.getLong(“mapred.min.split.size”, 1), minSplitSize); // 定义要生成的splits(FileSplit)的集合 ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits); NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology(); for (FileStatus file: files) { Path path = file.getPath(); FileSystem fs = path.getFileSystem(job); long length = file.getLen(); BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length); if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) { long blockSize = file.getBlockSize(); //获取最终的split分片的大小,该值很可能和blockSize不相等 long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize); long bytesRemaining = length; while (((double ) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) { //获取split分片所在的host的节点信息 String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations, length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap); //最终生成所有分片 splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, splitHosts)); bytesRemaining -= splitSize; } if (bytesRemaining != 0) { splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts())); } } else if (length != 0) { //获取split分片所在的host的节点信息 String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap); //最终生成所有分片 splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts)); } else { //Create empty hosts array for zero length files //最终生成所有分片 splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0])); } } LOG.debug(“Total # of splits: “ + splits.size()); return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]); } 1)、文件切分算法
文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段,FileInputSplit以文件为单位切分生成InputSplit。有三个属性值来确定InputSplit的个数:
●goalSize:该值由totalSize/numSplits来确定InputSplit的长度,它是根据用户的期望的InputSplit个数计算出来的;numSplits为用户设定的Map Task的个数,默认为1。
●minSize:由配置参数mapred.min.split.size决定的InputFormat的最小长度,默认为1。
●blockSize:HDFS中的文件存储块block的大小,默认为64MB。
这三个参数决定一个InputFormat分片的最终的长度,计算方法如下:
splitSize = max{minSize,min{goalSize,blockSize}}
计算出了分片的长度后,也就确定了InputFormat的数目。
2)、host选择算法
InputFormat的切分方案确定后,接下来就是要确定每一个InputSplit的元数据信息。InputSplit元数据通常包括四部分,<file,start,length,hosts>其意义为:
●file标识InputSplit分片所在的文件;
●InputSplit分片在文件中的的起始位置;
●InputSplit分片的长度;
●分片所在的host节点的列表。
InputSplit的host列表的算作策略直接影响到运行作业的本地性。我们知道,由于大文件存储在HDFS上的block可能会遍布整个Hadoop集群,而一个InputSplit分片的划分算法可能会导致一个split分片对应多个不在同一个节点上的blocks,这就会使得在Map Task执行过程中会涉及到读其他节点上的属于该Task的block中的数据,从而不能实现数据本地性,而造成更多的网络传输开销。
一个InputSplit分片对应的blocks可能位于多个数据节点地上,但是基于任务调度的效率,通常情况下,不会把一个分片涉及的所有的节点信息都加到其host列表中,而是选择包含该分片的数据总量的最大的前几个节点,作为任务调度时判断是否具有本地性的主要凭证。
FileInputFormat使用了一个启发式的host选择算法:首先按照rack机架包含的数据量对rack排序,然后再在rack内部按照每个node节点包含的数据量对node排序,最后选取前N个(N为block的副本数)node的host作为InputSplit分片的host列表。当任务地调度Task作业时,只要将Task调度给host列表上的节点,就可以认为该Task满足了本地性。
从上面的信息我们可以知道,当InputSplit分片的大小大于block的大小时,Map Task并不能完全满足数据的本地性,总有一本分的数据要通过网络从远程节点上读数据,故为了提高Map Task的数据本地性,减少网络传输的开销,应尽量是InputFormat的大小和HDFS的block块大小相同。
TextInputFormat
默认情况下,MapReduce使用的是TextInputFormat来读分片并将记录数据解析成一个个的key/value对,其中key为该行在整个文件(注意而不是在一个block)中的偏移量,而行的内容即为value。
CombineFileInputFormat
CombineFileInputFormat的作用是把许多文件合并作为一个map的输入,它的主要思路是把输入目录下的大文件分成多个map的输入, 并合并小文件, 做为一个map的输入。适合在处理多个小文件的场景。
SequenceFileInputFormat
SequenceFileInputFormat是一个顺序的二进制的FileInputFormat,内部以key/value的格式保存数据,通常会结合LZO或Snappy压缩算法来读取或保存可分片的数据文件。
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