测试眼里的Hadoop系列 之Terasort
TeraSort是Hadoop的测试中很有用的一个工具，但以前只是粗略的知道它的功能和用法，简单的用它做了几个测试用例。实际上，对于这种比较通用的工具，如果能够了解它更多一些的话，对于理解Hadoop是很有帮助的，同时也可以更好的利用它来帮助测试。最近有点时间，就了解了一些它的背景，代码实现原理等等，就先记录下来吧。
1. Hadoop与Sort Benchmarks
SortBenchmark(http://sortbenchmark.org/ )是JimGray自98年建立的一项排序竞技活动，它制定了不同类别的排序项目和场景，每年一次，决出各项排序算法实现的第一名(看介绍是在每年的ACM SIGMOD颁发奖牌哦)。
Hadoop在2008年以209秒的成绩获得年度TeraSort项(Dotona类)的第一名；而此前这一项排序的记录是297秒。
从SortBenchmark网站上可以了解到，Hadoop到今天仍然保持了Minute项Daytona类型排序的冠军。Minute项排序是通过评判在60秒或小于60秒内能够排序的最大数据量来决定胜负的；其实等同于之前的TeraSort(TeraSort的评判标准是对1T数据排序的时间)。
Hadoop源代码中包含了TeraSort，打包在examples包（如：hadoop-0.20.2-examples.jar）。
2. 输入数据：TeraGen
SortBenchmark对排序的输入数据制定了详细规则，要求使用其提供的gensort工具(http://www.ordinal.com/gensort.html )生成输入数据。Hadoop的TeraSort也用Java实现了一个生成数据工具TeraGen，算法与gensort一致。
对输入数据的基础要求是：输入文件是由一行行100字节的记录组成，每行记录包括一个10字节的Key；以Key来对记录排序。
Minute项排序允许输入文件可以是多个文件，但Key的每个字节要求是binary编码而不是ASCII编码，也就是每个字符可能有256种可能，也就是说每条记录，有2的80次方种可能的Key；
同时Daytona类别则要求排序程序不仅是为10字节长Key、100字节长记录排序设计的，还可以支持对其他长度的Key或行记录进行排序；也就是说这个排序程序是通用的。
在hadoop里，利用TeraGen生成排序输入数据的命令格式是这样的：
- $ bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar teragen 10000000000 /terasort/input1TB
注意，teragen后的数值单位是行数；因为每行100个字节，所以如果要产生1T的数据量，则这个数值应为1T/100=10000000000(10个0)。
生成的数据是这样的：
- !x'-n[Pp+l1049085170QQQQQQQQQQRRRRRRRRRRSSSSSSSSSSTTTTTTTTTTUUUUUUUUUUVVVVVVVVVVWWWWWWWWWWXXXXXXXX
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每行记录由3段组成：
- 前10个字节：随机binary code的十个字符，为key
- 中间10个字节：行id
- 后面80个字节：8段，每段10字节相同随机大写字母
在这我其实有个小问题，因为排序是针对Key的，岂不是后面的Value只需要保证长度就可以，至于内容是什么都没关系么？有人可能说随机字母组成是为了避免压缩时不均衡。但SortBenchmark是要求所有输入文件、输出文件、甚至中间传输过程的文件都不允许使用压缩的。不管怎么说，对内容制定个规则，应该还是为了保证比赛公平性吧。
TeraGen作业没有Reduce Task，产生文件的个数取决于设定Map的个数。
3. TeraSort的原理
了解了我们需要排序的输入数据是什么样了，接下来来了解TeraSort。
运行TeraSort的命令是这样的：
- $ bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar terasort /terasort/input1TB /terasort/output1TB
查看TeraSort的源代码，你会发现这个作业同时没有设置mapper和reducer；也就是意味着它使用了Hadoop默认的IdentityMapper和IdentityReducer。IdentityMapper和IdentityReducer对它们的输入不做任何处理，将输入k,v直接输出；也就是说是完全是为了走框架的流程而空跑。
这正是Hadoop的TeraSort的巧妙所在，它没有为排序而实现自己的mapper和reducer，而是完全利用Hadoop的Map Reduce框架内的机制实现了排序。
我们需要先来了解下Hadoop的Map Reduce过程，下图较清楚的说明了这个过程。
（这个图非常经典，截自:Hadoop:The Definitive Guide）
恰好趁这个机会，把自己对MapReduce过程的理解简要的整理一下：
- 一般情况下，作业会需要指定input目录和output目录
- 作业的Mapper根据设置的InputFormat来从input目录读取输入数据，分成多个splits; 每一个split交给一个mapper处理
- mapper的输出会按照partions分组，每一个partion对应着一个reducer的输入; 在每个partion内，会有一个按key排序的过程，也就是说，每一个partion内的数据是有序的。
- 当处理完combiner和压缩后（如果有设置），map的输出会写到硬盘上。map结束后，所在的TT会在下一个心跳通知到JT。
- 每一个reducer查询JT了解到属于自己对应partition的mapoutput数据的对应的TT位置，然后去那copy到本地(HTTP协议)。
- Copy并保存到本地磁盘的过程同mapper端的输出保存过程非常相似。等到reducer获取到属于它的所有mapoutput数据后，它会保持之前mapper端的sort顺序，把这些mapoutput合并成较集中的中间文件（个数取决于数据大小和设置）。为了节省io的开销，merge会保证最后一轮是满负荷合并；并且，merge的最后一轮输出会直接在内存输入给reducer。
- reducer的输出按照OutputFormat来保存到output目录。
如果我们注意到上述过程的蓝色加粗部分，就可以猜测到TeraSort是如何利用hadoop的map reduce机制来达到排序目的的。或许我们可以怀疑，hadoop的Map Reduce机制就是为了TeraSort而设计的，:) 。
既然Hadoop可以保证每一个partition内的数据有序，TeraSort只需要做一件事情：保证partition之间也是有序的。
Hadoop默认的partitioner是HashPartitioner，它的实现是这样的：
- public classHashPartitioner<K2, V2> implements Partitioner<K2, V2> {
- public void configure(JobConf job) {}
- public int getPartition(K2 key, V2 value,
- int numPartitions) {
- return (key.hashCode() &Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
- }
- }
它将每个Key的HashCode对总reducer数取模，转换成partion index。
个人理解这样做有两个目的：
- 所有相同Key的数据在一个Reducer内处理
- 尽量均匀的将数据分配到各个Reducer
为了保证Partion之间的有序，TeraSort定义了一个TotalOrderPartitioner。
TotalOrderPartitioner首先要解决的问题是，partitioner发生在map里，而每个mapper只处理它自己的一份split数据，它如何知道它所处理的数据在全局所有输入数据里的位置？
回溯到源头，InputFormat有数据的全局观。TeraSort定义的TeraInputFormat有一个重要的功能，就是把对全部数据形成一个摘要文件，以提供给之后的partitioner使用。为了保证保证效率，TeraSort采用抽样来实现摘要。
运行TeraSort后，它做的第一件事情是对输入数据进行抽样，抽样频率由设置项抽样总条数terasort.partitions.sample决定，默认值为100000条。对输入记录分10个区间（或更小）来分批采样，直到采到足够条数；采样完成后对这些抽样点进行排序，然后对排序后记录均分成partitions个区间，最终将这些区间分割点写到文件，文件名为_partition.lst。这个文件会被加到distributed cache里，目的是为了能被hadoop分发到将来运行mapper的每一个TT上去。
有了所有数据的摘要信息，后面的partitioner做起来就有依据了。当它处理一条mapper的输出记录时，它可以按照一种映射算法，依据每条记录的Key与_partition.lst记录的对应信息做比较，将它划分到某一个partition，从而保证partition之间的有序性。
假设我们从_partition.lst得到的Key组合为sample[]；某一条记录的Key值为key，如果查找到sample[i-1] <= key < sample[i] , 那么这条记录会被分配到第i个partition，也就是第i个reducer来处理。这样，partition之间也就有序了。
在TeraSort中，构建了一个trie来实现对Key的查找归类(Partitioner的过程其实就是归类，然后把每一类交给一个reducer处理)。TeraSort默认使用2层的Trie，意味着它只用Key的前两个字节与与分割点比较; Trie的非叶子节点有256个子节点（对应着Key的每一个字节的binary code，有256种可能）。
需要提到的是，TeraSort输出的replica数设置是1份，而不是Hadoop默认使用的3份。为什么？因为SortBenchmark没有规定结果要存多份副本，而设置成1份，Hadoop会就近存在本地（如果这个reducer的TT上也同时有DN）。这可节省了不少网络和磁盘消耗，间接的提高了TeraSort的执行效率。
4. 结果的校验：TeraValidate
TeraSort还带有一个校验程序，来检验排序输出结果是否是有序的。TeraValidate是一个简单的Map Reduce作业，大家看看Mapper和Reducer就好了。执行TeraValidate的命令是：
- bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar teravalidate /terasort/output1TB /terasort/validate1TB
如果有错误，log记录会放在输出目录里。
- job.setLong("mapred.min.split.size", Long.MAX_VALUE);
它用来保证每一个输入文件都不会被split，又因为TeraInputFormat继承自FileInputFormat，所以TeraValidate运行mapper的总数正好等于输入文件的个数。
5. TeraSort与hadoop测试
TeraSort巧妙的利用了Hadoop的MapReduce机制来实现了Sort的目的，与Hadoop机制的完美结合也许是它优异排序成绩的一个重要原因。而也正因为如此，我们可以在集群上利用TeraSort来测试Hadoop，它将具有很高的测试利用价值。
我稍微总结下，可以用TeraSort来测试的场景：
- 在不同版本Hadoop上运行TeraSort，使用相同的配置参数，来进行正确性对比测试
- 在不同版本Hadoop上运行TeraSort，使用相同的配置参数，来进行性能对比测试
- 在相同版本Hadoop上运行TeraSort，使用不同的配置参数，进行性能对比测试，发现问题
TeraSort只是一个小工具，比起生产应用作业，可能是微不足道了。但一个小工具，如果能够挖掘到底，背后也会有大价值；尤其对测试来讲，如果能够对背景知识有更多的了解，一个小工具可以转换成众多方便且有价值的测试用例；并且，如果能对一个小工具举一反三，也能够为其他地方的测试提供价值。