MapReducer之Map输入

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在整个MapReducer阶段中，Map输入的文件，Reducer输出的文件都是存储在分布式文件系统中，但是Map任务处理的中间结果需要保存在本地磁盘，所以Map阶段需要考虑数据的局限性（即计算向数据靠拢）。

读源码

• InputFormat

  MapReducer框架使用InputFormat作为数据的预处理模块

public abstract class InputFormat {
    public InputFormat() {
    }
  // 对数据进行逻辑分片，得到一个InputSplit的列表
    public abstract List getSplits(JobContext var1) throws IOException, InterruptedException;
// 读取分片，转换成key/value形式
    public abstract RecordReader createRecordReader(InputSplit var1, TaskAttemptContext var2) throws IOException, InterruptedException;
}

• InputSpli（输入分片）

  InputSplit是对文件进行预处理的输入单位，是逻辑切分，只是记录了要处理数据的位置和长度
  根据输入文件计算分片大小，每个分片任务对应着一个Map
  分片的大小范围可以在mapred-site.xml中设置，那在每次任务中分片大小又是多大呢？
  在FileInputFormat中首先比较文件大小和最大分块大小（maxSize），得到一个最小值，然后和最小分块大小（minSize）进行比较得到一个最大值，就是分块大小。

public abstract class InputSplit {
    public InputSplit() {
    }
    //获得当前spllit长度
    public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;
    // 获取节点地址列表（每个split的储存地址不同）
    public abstract String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
    // 如果是空值，则全部存储在磁盘上
    @Evolving
    public SplitLocationInfo[] getLocationInfo() throws IOException {
        return null;
    }
}

• RecordReader

  RecordReader对InputSplit中的数据进行处理，加载数据并且转换成适合Map任务读取的键值形式

public abstract class RecordReader implements Closeable {
    public RecordReader() {
    }
    // 初始化
    public abstract void initialize(InputSplit var1, TaskAttemptContext var2) throws IOException, InterruptedException;
    // 判断下一个key/value的存在
    public abstract boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException;
    // 获得当前key
    public abstract KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException;
    // 获得当前value
    public abstract VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException;
    // 获得当前处理进度（0.0~1.0）
    public abstract float getProgress() throws IOException, InterruptedException;
    // 关闭RecordReader
    public abstract void close() throws IOException;
}

• Mapper

  根据用户定义的映射规则，输出一系列作为中间结果，输入的key和value类需要支持序列化操作，即继承Writable，key的类同时也必须实现WritableComparable
  默认输入key类型 LongWritable 记录数据分片的偏移位置

public class Mapper {
    public Mapper() {
    }
//预处理模块
    protected void setup(Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException {
    }
//重写模块以满足业务需求
    protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key, value);
    }
// 扫尾工作
    protected void cleanup(Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException {
    }
//驱动
    public void run(Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        this.setup(context);
        // 对输入的每一对key/value调用Map方法
        try {
            while(context.nextKeyValue()) {
                this.map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
            }
        } finally {
            this.cleanup(context);
        }

    }
// 设置Context
    public abstract class Context implements MapContext {
        public Context() {
        }
    }
}

改写LongWrite为Text

想要改写首先我们要看Map默认的输入类型设置

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

将输入key改变成Text我们要设置

job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);

我们先来看一下TextInputFormat的源码

public class TextInputFormat extends FileInputFormat {
    public TextInputFormat() {
    }
    // 定义文本的读取方式，返回一个RecoredReader 
    public RecordReader createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context) {
        String delimiter = context.getConfiguration().get("textinputformat.record.delimiter");
        byte[] recordDelimiterBytes = null;
        if (null != delimiter) {
            recordDelimiterBytes = delimiter.getBytes(Charsets.UTF_8);
        }
        // 返回一个LineRecordReader（继承自RecordReader）
        return new LineRecordReader(recordDelimiterBytes);
    }
    // 判断是否分片，true进行分片
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
      // 判断是否加入压缩
        CompressionCodec codec = (new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration())).getCodec(file);
        return null == codec ? true : codec instanceof SplittableCompressionCodec;
    }
}

在TextInputFormat中重写了FileInputFormat类中的isSplitable()并进行了压缩判断

protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {
     return true;
  }

我们再看一下KeyValueTextInputFormat的源码

public class KeyValueTextInputFormat extends FileInputFormat {
    public KeyValueTextInputFormat() {
    }
    // 判断是否分片，并进行压缩判断
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
        CompressionCodec codec = (new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration())).getCodec(file);
        return null == codec ? true : codec instanceof SplittableCompressionCodec;
    }
    //  定义文本的读取方式，返回一个RecoredReader 
    public RecordReader createRecordReader(InputSplit genericSplit, TaskAttemptContext context) throws IOException {
        context.setStatus(genericSplit.toString());
        return new KeyValueLineRecordReader(context.getConfiguration());
    }
}

总结：FileInputFormat是所以使用文件作为其数据源的InputFormat的子类，他有6个子类分别是

• TextInputFormat 每次读入一行数据 key:该行的偏移量 value: 行内容
• KeyValueTextInputFormat 按照分隔符分割为key和value，如果不存在key则是一行数据，value为空
  分隔符设置，默认为“\t”

  conf.set("mapreduce.input.keyvaluelinerecordreader.key.value.separator", ",");//设置“，”为分隔符

• NLineInputFormat 可以实现Mapper收到固定行数

  NLineInputFormat.setNumLinesPerSplit(job, 20); // 设置行数

• SequenceFileInputFormat 为Hadoop顺序文件设计，存储二进制
• CombineFileInputFormat 为小文件设计，可以将多个文件打包到一个分片中
• FixedLengthInputFormat

多路径输入

我们可以通过设置setInputPaths()设置多个路径

FileInputFormat.setInputPaths(new Path(),new Path(),new Path());

也可以通过设置MultipleInputs来实现多个文件指定不同的Mapper

MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(""), TextInputFormat.class,MapA.class);
MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(""), TextInputFormat.class,MapB.class);

小文件处理

• 文件压缩
• 自定义分片
  1. 继承FileInputFormat类
  2. 重写里面的isSplitable 改成返回false 取消默认分片规则
  3. 重写createRecordReader 方法 指定新的规则
  4. 编写一个类继承RecordReader
  5. 重写里面的方法
  6. 设置你定义的InputFormat