Hadoop学习笔记之三：用MRUnit做单元测试

 

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引言
借年底盛宴品鉴之风,继续抒我Hadoop之情，本篇文章介绍如何对Hadoop的MapReduce进行单元测试。MapReduce的开发周期差不多是这样：编写mapper和reducer、编译、打包、提交作业和结果检索等，这个过程比较繁琐，一旦提交到分布式环境出了问题要定位调试，重复这样的过程实在无趣，因此先对MapReduce做单元测试，消除明显的代码bug尤为必要。

MRUnit简介
MRUnit是一款由Couldera公司开发的专门针对Hadoop中编写MapReduce单元测试的框架。可以用MapDriver单独测试Map，用ReduceDriver单独测试Reduce，用MapReduceDriver测试MapReduce作业。

实战
我们将利用MRUnit对本系列上篇文章MapReduce基本编程中的字数统计功能进行单元测试。

加入MRUnit依赖

 

 

<dependency>
	<groupId>com.cloudera.hadoop</groupId>
	<artifactId>hadoop-mrunit</artifactId>
	<version>0.20.2-320</version>
	<scope>test</scope>
</dependency>

 

单独测试Map

 

public class WordCountMapperTest {

 private Mapper mapper;
 private MapDriver driver;

 @Before
  public void init(){
    mapper = new WordCountMapper();
    driver = new MapDriver(mapper);
   }

   @Test
   public void test() throws IOException{
     String line = "Taobao is a great website";
     driver.withInput(null,new Text(line))
	.withOutput(new Text("Taobao"),new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("is"), new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("a"), new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("great"), new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("website"), new IntWritable(1))
	.runTest();
	}
    }

 

上面的例子通过MapDriver的withInput和withOutput组织map函数的输入键值和期待的输出键值，通过runTest方法运行作业，测试Map函数。 测试运行通过。

单独测试Reduce

public class WordCountReducerTest {
  private Reducer reducer;
  private ReduceDriver driver;

  @Before
   public void init(){
     reducer = new WordCountReducer();
     driver = new ReduceDriver(reducer);
   }
  @Test
  public void test() throws IOException{
    String key = "taobao";
    List values = new ArrayList();
    values.add(new IntWritable(2));
    values.add(new IntWritable(3));

    driver.withInput(new Text("taobao"), values)
           .withOutput(new Text("taobao"), new IntWritable(5))
           .runTest();
   }
}

  上面的例子的测试Map函数的写法类似，测试reduce函数，

因为reduce函数实现相加功能，因此我们假设输入为<taobao,[2,3]>，
则期待结果应该为<taobao,5>.测试运行通过。

测试MapReduce

public class WordCountTest {
  private Mapper mapper;
  private Reducer reducer;
  private MapReduceDriver driver;

  @Before
   public void init(){
     mapper = new WordCountMapper();
     reducer = new WordCountReducer();
     driver = new MapReduceDriver(mapper,reducer);
   }

    @Test
     public void test() throws RuntimeException, IOException{
       String line = "Taobao is a great website, is it not?";
       driver.withInput("",new Text(line))
	.withOutput(new Text("Taobao"),new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("a"),new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("great"),new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("is"),new IntWritable(2))
	.withOutput(new Text("it"),new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("not"),new IntWritable(1))
	.withOutput(new Text("website"),new IntWritable(1))
	.runTest();
      }
}

 

这次我们测试MapReduce的作业，通过MapReduceDriver的withInput构造map函数的输入键值，通过withOutput构造reduce函数的输出键值。来测试这个字数统计功能，这次运行测试时抛出了异常，测试没有通过但没有详细junit异常信息，在控制台显示

2010-11-5 11:14:08 org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver lookupExpectedValue严重:Received unexpected output (not?, 1)
2010-11-5 11:14:08 org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver lookupExpectedValue严重: Received unexpected output (website,, 1)
2010-11-5 11:14:08 org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver validate严重:Missing expected output (not, 1) at position 5
2010-11-5 11:14:08 org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver validate严重:Missing expected output (website, 1) at position 6

看样子是那里出了问题，不过看控制台日志不是很直观，因此我们修改测试代码，不调用runTest方法，而是调用run方法获取输出结果，再跟期待结果相比较，mrunit提供了org.apache.hadoop.mrunit.testutil.ExtendedAssert.assertListEquals辅助类来断言输出结果。

重构后的测试代码

 

@Test
public void test() throws RuntimeException, IOException{
  String line = "Taobao is a great website, is it not?";
  List<Pair> out = null;

  out = driver.withInput("",new Text(line)).run();

   List<Pair> expected = new ArrayList<Pair>();
   expected.add(new Pair(new Text("Taobao"),new IntWritable(1)));
   expected.add(new Pair(new Text("a"),new IntWritable(1)));
   expected.add(new Pair(new Text("great"),new IntWritable(1)));
   expected.add(new Pair(new Text("is"),new IntWritable(2)));
   expected.add(new Pair(new Text("it"),new IntWritable(1)));
   expected.add(new Pair(new Text("not"),new IntWritable(1)));
   expected.add(new Pair(new Text("website"),new IntWritable(1)));

  assertListEquals(expected, out);
}

 

再次运行，测试不通过，但有了明确的断言信息，

java.lang.AssertionError: Expected element (not, 1) at index 5 != actual element (not?, 1)

断言显示实际输出的结果为”not?”不是我们期待的”not”，为什么?检查Map函数,发现程序以空格为分隔符未考虑到标点符号的情况，哈哈，发现一个bug，赶紧修改吧。这个问题也反映了单元测试的重要性，想想看，如果是一个更加复杂的运算，不做单元测试直接放到分布式集群中去运行，当结果不符时就没这么容易定位出问题了。

小结
用MRUnit做单元测试可以归纳为以下几点：用MapDriver单独测试Map，用ReduceDriver单独测试Reduce，用MapReduceDriver测试MapReduce作业；不建议调用runTest方法，建议调用run方法获取输出结果，再跟期待结果相比较；对结果的断言可以借助org.apache.hadoop.mrunit.testutil.ExtendedAssert.assertListEquals。

如果你能坚持看到这里，我非常高兴，但我打赌，你肯定对前面大片的代码匆匆一瞥而过，这也正常，不是每个人都对测试实战的代码感兴趣（或在具体需要时才感兴趣），为了感谢你的关注，我再分享一个小秘密：本篇讲的不仅仅是如何对MapReduce做单元测试，通过本篇测试代码的阅读，你可以更加深刻的理解MapReduce的原理（通过测试代码的输入和预期结果，你可以更加清楚地知道map、reduce究竟输入、输出了什么，对结果的排序在何处进行等细节）。

单元测试很必要，可以较早较容易地发现定位问题，但只有单元测试是不够的，我们需要对MapReduce进行集成测试，在运行集成测试之前，需要掌握如何将MapReduce 作业在hadoop集群中运行起来，本系列后面的文章将介绍这部分内容。