Hadoop InputFormat介绍

Hadoop InputFormat介绍

1 概述

我们在编写MapReduce程序的时候，在设置输入格式的时候，会调用如下代码：

job.setInputFormatClass(KeyVakueTextInputFormat.class)

通过上面的代码来保证输入的文件是按照我们想要的格式被读取，所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormatt，用于读取数据库文件的DBInputFromat，用于读取HBase的TableInputFormat等等。如下图是InputFormat的图谱。

InputFormat类图

2 InputFormat方法

从类图中可以看出，InputFormat抽象类仅有两个抽象方法：

public abstract List getSplits(JobContext context)
public abstract RecordReader createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)

getSplits()方法是逻辑上拆分作业的输入文件集，然后将每个InputSplit分配给一个单独的Mapper进行处理

注意：拆分是按输入文件的逻辑分割，而输入文件不会被物理分割成块。每个切片都是一个的元组，InputFormat并创建相应的RecordReader读取这些切片。

createRecordReader()方法是为给定的切片创建一个记录阅读器。在切片被使用之前先调用RecordReader.initialize(InputSplit, TaskAttemptContext)方法。

通过InputFormat，MapReduce框架可以做到：

1. 验证作业输入的正确性
2. 将输入的文件切割成逻辑分片(InputSplit),一个InputSplit将会分配给一个独立的MapTask
3. 提供RecordReader实现，读取InputSplit中的Kv对供Mapper使用。

不同的InputFormat会各自实现不同的文件读取方法以及分片方式，每个输入分片会被单独的MapTask作为数据源。下面将介绍InputSplit和RecordReader。

3 InputSplit介绍

MapTask的输入是一个输入切片，称为InputSplit。InputSplit也是一个抽象类，它在逻辑上包含给处理这个InputSplit的Mapper的所有KV对。不同类型的输入格式对应不同类型的切片，下图是InputSplit的类图。

InputSplit

3.1 InputSplit方法

// 获取切片大小，并且根据size对切片排序
public abstract long getLength()
// 获取存储该分片的数据所在的节点位置，其中的数据是本地的，位置信息不需要序列号
public abstract String[] getLocations()
// 获取有关切片在那个节点上的信息，以及它是如何存储在每个位置的
public SplitLocationInfo[] getLocationInfo()

4 RecordReader

RecorderReader将读入到Map的数据拆分成KV对。RecorderReader也是一个抽象类。下面是RecordReader的类图：

InputFormat类图

接下来看一下RecordReader的源代码：

public abstract class RecordReader implements Closeable {

  /**
   * 由一个InputSplit初始化
   */
  public abstract void initialize(InputSplit split,
                                  TaskAttemptContext context
                                  ) throws IOException, InterruptedException;

  /**
   * 读取分片下一个KV
   */
  public abstract
  boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException;

  /**
   * Get the current key
   */
  public abstract
  KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException;

  /**
   * Get the current value.
   */
  public abstract
  VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException;

  /**
   * 跟踪读取分片的进度
   */
  public abstract float getProgress() throws IOException, InterruptedException;

  /**
   * Close the record reader.
   */
  public abstract void close() throws IOException;
}

参考博文

http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/28/hadoop-source-code-analyse-mapreduce-inputformat.html