[Hadoop源码解读]（一）MapReduce篇之InputFormat

http://blog.csdn.net/posa88/article/details/7897963

目录(?)[-]

1. InputSplit
2. InputFormat
3. FileInputFormat
   1. TextInputFormat
   2. NLineInputFormat

  平时我们写MapReduce程序的时候，在设置输入格式的时候，总会调用形如job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);来保证输入文件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FileInputFormat，用来读取数据库的DBInputFormat等等。

  其实，一个输入格式InputFormat，主要无非就是要解决如何将数据分割成分片[比如多少行为一个分片]，以及如何读取分片中的数据[比如按行读取]。前者由getSplits()完成，后者由RecordReader完成。

  不同的InputFormat都会按自己的实现来读取输入数据并产生输入分片，一个输入分片会被单独的map task作为数据源。下面我们先看看这些输入分片(inputSplit)是什么样的。

InputSplit：

  我们知道Mappers的输入是一个一个的输入分片，称InputSplit。InputSplit是一个抽象类，它在逻辑上包含了提供给处理这个InputSplit的Mapper的所有K-V对。

 public abstract class InputSplit {
   public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;

   public abstract
     String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
 }

  getLength()用来获取InputSplit的大小，以支持对InputSplits进行排序，而getLocations()则用来获取存储分片的位置列表。
  我们来看一个简单InputSplit子类：FileSplit。

 public class FileSplit extends InputSplit implements Writable {
   private Path file;
   private long start;
   private long length;
   private String[] hosts;

   FileSplit() {}

   public FileSplit(Path file, long start, long length, String[] hosts) {
     this.file = file;
     this.start = start;
     this.length = length;
     this.hosts = hosts;
   }
  //序列化、反序列化方法，获得hosts等等……
 }

  从上面的源码我们可以看到，一个FileSplit是由文件路径，分片开始位置，分片大小和存储分片数据的hosts列表组成，由这些信息我们就可以从输入文件中切分出提供给单个Mapper的输入数据。这些属性会在Constructor设置，我们在后面会看到这会在InputFormat的getSplits()中构造这些分片。

  我们再看CombineFileSplit：

 public class CombineFileSplit extends InputSplit implements Writable {

   private Path[] paths;
   private long[] startoffset;
   private long[] lengths;
   private String[] locations;
   private long totLength;

   public CombineFileSplit() {}
   public CombineFileSplit(Path[] files, long[] start,
                           long[] lengths, String[] locations) {
     initSplit(files, start, lengths, locations);
   }

   public CombineFileSplit(Path[] files, long[] lengths) {
     long[] startoffset = new long[files.length];
     for (int i = 0; i < startoffset.length; i++) {
       startoffset[i] = 0;
     }
     String[] locations = new String[files.length];
     for (int i = 0; i < locations.length; i++) {
       locations[i] = "";
     }
     initSplit(files, startoffset, lengths, locations);
   }

   private void initSplit(Path[] files, long[] start,
                          long[] lengths, String[] locations) {
     this.startoffset = start;
     this.lengths = lengths;
     this.paths = files;
     this.totLength = 0;
     this.locations = locations;
     for(long length : lengths) {
       totLength += length;
     }
   }
   //一些getter和setter方法，和序列化方法
 }

  与FileSplit类似，CombineFileSplit同样包含文件路径，分片起始位置，分片大小和存储分片数据的host列表，由于CombineFileSplit是针对小文件的，它把很多小文件包在一个InputSplit内，这样一个Mapper就可以处理很多小文件。要知道我们上面的FileSplit是对应一个输入文件的，也就是说如果用FileSplit对应的FileInputFormat来作为输入格式，那么即使文件特别小，也是单独计算成一个输入分片来处理的。当我们的输入是由大量小文件组成的，就会导致有同样大量的InputSplit，从而需要同样大量的Mapper来处理，这将很慢，想想有一堆map task要运行！！这是不符合Hadoop的设计理念的，Hadoop是为处理大文件优化的。

  最后介绍TagInputSplit，这个类就是封装了一个InputSplit，然后加了一些tags在里面满足我们需要这些tags数据的情况，我们从下面就可以一目了然。

 class TaggedInputSplit extends InputSplit implements Configurable, Writable {

   private Class<? extends InputSplit> inputSplitClass;

   private InputSplit inputSplit;

   @SuppressWarnings("unchecked")
   private Class<? extends InputFormat> inputFormatClass;

   @SuppressWarnings("unchecked")
   private Class<? extends Mapper> mapperClass;

   private Configuration conf;
   //getters and setters，序列化方法，getLocations()、getLength()等
 }

  现在我们对InputSplit的概念有了一些了解，我们继续看它是怎么被使用和计算出来的。

InputFormat：

  通过使用InputFormat，MapReduce框架可以做到：

  1、验证作业的输入的正确性

  2、将输入文件切分成逻辑的InputSplits，一个InputSplit将被分配给一个单独的Mapper task

  3、提供RecordReader的实现，这个RecordReader会从InputSplit中正确读出一条一条的Ｋ－Ｖ对供Mapper使用。

 public abstract class InputFormat<K, V> {

   public abstract
     List<InputSplit> getSplits(JobContext context
                                ) throws IOException, InterruptedException;

   public abstract
     RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split,
                                          TaskAttemptContext context
                                         ) throws IOException,
                                                  InterruptedException;

 }

  上面是InputFormat的源码，getSplits用来获取由输入文件计算出来的InputSplits，我们在后面会看到计算InputSplits的时候会考虑到输入文件是否可分割、文件存储时分块的大小和文件大小等因素；而createRecordReader()提供了前面第三点所说的RecordReader的实现，以将K-V对从InputSplit中正确读出来，比如LineRecordReader就以偏移值为key，一行的数据为value，这就使得所有其createRecordReader()返回了LineRecordReader的InputFormat都是以偏移值为key，一行数据为value的形式读取输入分片的。

FileInputFormat:

  PathFilter被用来进行文件筛选，这样我们就可以控制哪些文件要作为输入，哪些不作为输入。PathFilter有一个accept(Path)方法，当接收的Path要被包含进来，就返回true，否则返回false。可以通过设置mapred.input.pathFilter.class来设置用户自定义的PathFilter。

 public interface PathFilter {
   boolean accept(Path path);
 }

  FileInputFormat是InputFormat的子类，它包含了一个MultiPathFilter，这个MultiPathFilter由一个过滤隐藏文件(名字前缀为'-'或'.')的PathFilter和一些可能存在的用户自定义的PathFilters组成，MultiPathFilter会在listStatus()方法中使用，而listStatus()方法又被getSplits()方法用来获取输入文件，也就是说实现了在获取输入分片前先进行文件过滤。

  

 private static class MultiPathFilter implements PathFilter {
   private List<PathFilter> filters;

   public MultiPathFilter(List<PathFilter> filters) {
     this.filters = filters;
   }

   public boolean accept(Path path) {
     for (PathFilter filter : filters) {
       if (!filter.accept(path)) {
         return false;
       }
     }
     return true;
   }
 }

   这些PathFilter会在listStatus()方法中用到，listStatus()是用来获取输入数据列表的。

  下面是FileInputFormat的getSplits()方法，它首先得到分片的最小值minSize和最大值maxSize，它们会被用来计算分片大小。可以通过设置mapred.min.split.size和mapred.max.split.size来设置。splits链表用来存储计算得到的输入分片，files则存储作为由listStatus()获取的输入文件列表。然后对于每个输入文件，判断是否可以分割，通过computeSplitSize计算出分片大小splitSize,计算方法是：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));也就是保证在minSize和maxSize之间，且如果minSize<=blockSize<=maxSize，则设为blockSize。然后我们根据这个splitSize计算出每个文件的inputSplits集合，然后加入分片列表splits中。注意到我们生成InputSplit的时候按上面说的使用文件路径，分片起始位置，分片大小和存放这个文件的hosts列表来创建。最后我们还设置了输入文件数量：mapreduce.input.num.files。

 public List<InputSplit> getSplits(JobContext job
                                   ) throws IOException {
   long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
   long maxSize = getMaxSplitSize(job);

   // generate splits
   List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
   List<FileStatus>files = listStatus(job);
   for (FileStatus file: files) {
     Path path = file.getPath();
     FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
     long length = file.getLen();
     BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
     if ((length != 0) && isSplitable(job, path)) {
       long blockSize = file.getBlockSize();
       long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);

       long bytesRemaining = length;
       while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
         int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
         splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                                  blkLocations[blkIndex].getHosts()));
         bytesRemaining -= splitSize;
       }

       if (bytesRemaining != 0) {
         splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
                    blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
       }
     } else if (length != 0) {
       splits.add(new FileSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts()));
     } else {
       //Create empty hosts array for zero length files
       splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
     }
   }

   // Save the number of input files in the job-conf
   job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());

   LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());
   return splits;
 }
 //……setters and getters

  就这样，利用FileInputFormat 的getSplits方法，我们就计算出了我们的作业的所有输入分片了。

  那这些计算出来的分片是怎么被map读取出来的呢？就是InputFormat中的另一个方法createRecordReader(),FileInputFormat并没有对这个方法做具体的要求，而是交给子类自行去实现它。
RecordReader：
  RecordReader是用来从一个输入分片中读取一个一个的K -V 对的抽象类，我们可以将其看作是在InputSplit上的迭代器。我们从类图中可以看到它的一些方法，最主要的方法就是nextKeyvalue()方法，由它获取分片上的下一个K-V 对。

  我们再深入看看上面提到的RecordReader的一个子类：LineRecordReader。

  LineRecordReader由一个FileSplit构造出来，start是这个FileSplit的起始位置，pos是当前读取分片的位置，end是分片结束位置，in是打开的一个读取这个分片的输入流，它是使用这个FileSplit对应的文件名来打开的。key和value则分别是每次读取的K-V对。然后我们还看到可以利用getProgress()来跟踪读取分片的进度，这个函数就是根据已经读取的K-V对占总K-V对的比例来显示进度的。

 public class LineRecordReader extends RecordReader<LongWritable, Text> {
   private static final Log LOG = LogFactory.getLog(LineRecordReader.class);

   private CompressionCodecFactory compressionCodecs = null;
   private long start;
   private long pos;
   private long end;
   private LineReader in;
   private int maxLineLength;
   private LongWritable key = null;
   private Text value = null;

   //我们知道LineRecordReader是读取一个InputSplit的，它从InputSplit中不断以其定义的格式读取K-V对
   //initialize函数主要是计算分片的始末位置，以及打开想要的输入流以供读取K-V对，输入流另外处理分片经过压缩的情况
   public void initialize(InputSplit genericSplit,
                          TaskAttemptContext context) throws IOException {
     FileSplit split = (FileSplit) genericSplit;
     Configuration job = context.getConfiguration();
     this.maxLineLength = job.getInt("mapred.linerecordreader.maxlength",
                                     Integer.MAX_VALUE);
     start = split.getStart();
     end = start + split.getLength();
     final Path file = split.getPath();
     compressionCodecs = new CompressionCodecFactory(job);
     final CompressionCodec codec = compressionCodecs.getCodec(file);

     // open the file and seek to the start of the split
     FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
     FSDataInputStream fileIn = fs.open(split.getPath());
     boolean skipFirstLine = false;
     if (codec != null) {
       in = new LineReader(codec.createInputStream(fileIn), job);
       end = Long.MAX_VALUE;
     } else {
       if (start != 0) {
         skipFirstLine = true;
         --start;
         fileIn.seek(start);
       }
       in = new LineReader(fileIn, job);
     }
     if (skipFirstLine) {  // skip first line and re-establish "start".
       start += in.readLine(new Text(), 0,
                            (int)Math.min((long)Integer.MAX_VALUE, end - start));
     }
     this.pos = start;
   }

   public boolean nextKeyValue() throws IOException {
     if (key == null) {
       key = new LongWritable();
     }
     key.set(pos); //对于LineRecordReader来说，它以偏移值为key，以一行为value
     if (value == null) {
       value = new Text();
     }
     int newSize = 0;
     while (pos < end) {
       newSize = in.readLine(value, maxLineLength,
                             Math.max((int)Math.min(Integer.MAX_VALUE, end-pos),
                                      maxLineLength));
       if (newSize == 0) {
         break;
       }
       pos += newSize;
       if (newSize < maxLineLength) {
         break;
       }

       // line too long. try again
       LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " +
                (pos - newSize));
     }
     if (newSize == 0) {
       key = null;
       value = null;
       return false;
     } else {
       return true;
     }
   }

   @Override
   public LongWritable getCurrentKey() {
     return key;
   }

   @Override
   public Text getCurrentValue() {
     return value;
   }

   /**
    * Get the progress within the split
    */
   public float getProgress() {
     if (start == end) {
       return 0.0f;
     } else {
       return Math.min(1.0f, (pos - start) / (float)(end - start));//读取进度由已读取InputSplit大小比总InputSplit大小
     }
   }

   public synchronized void close() throws IOException {
     if (in != null) {
       in.close();
     }
   }
 }

其它的一些RecordReader如SequenceFileRecordReader，CombineFileRecordReader.java等则对应不同的InputFormat。

  下面继续看看这些RecordReader是如何被MapReduce框架使用的。

  我们先看看Mapper.class是什么样的：

 public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {

   public class Context
     extends MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {
     public Context(Configuration conf, TaskAttemptID taskid,
                    RecordReader<KEYIN,VALUEIN> reader,
                    RecordWriter<KEYOUT,VALUEOUT> writer,
                    OutputCommitter committer,
                    StatusReporter reporter,
                    InputSplit split) throws IOException, InterruptedException {
       super(conf, taskid, reader, writer, committer, reporter, split);
     }
   }

   /**
    * Called once at the beginning of the task.
    */
   protected void setup(Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
     // NOTHING
   }

   /**
    * Called once for each key/value pair in the input split. Most applications
    * should override this, but the default is the identity function.
    */
   @SuppressWarnings("unchecked")
   protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,
                      Context context) throws IOException, InterruptedException {
     context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
   }

   /**
    * Called once at the end of the task.
    */
   protected void cleanup(Context context
                          ) throws IOException, InterruptedException {
     // NOTHING
   }

   /**
    * Expert users can override this method for more complete control over the
    * execution of the Mapper.
    * @param context
    * @throws IOException
    */
   public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
     setup(context);
     while (context.nextKeyValue()) {
       map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
     }
     cleanup(context);
   }

  我们写MapReduce程序的时候，我们写的mapper都要继承这个Mapper.class，通常我们会重写map()方法，map()每次接受一个K-V对，然后我们对这个K-V对进行处理，再分发出处理后的数据。我们也可能重写setup()以对这个map task进行一些预处理，比如创建一个List之类的；我们也可能重写cleanup()方法对做一些处理后的工作，当然我们也可能在cleanup()中写出K-V对。举个例子就是：InputSplit的数据是一些整数，然后我们要在mapper中算出它们的和。我们就可以在先设置个sum属性，然后map()函数处理一个K-V对就是将其加到sum上，最后在cleanup()函数中调用context.write(key,value);

  最后我们看看Mapper.class中的run()方法，它相当于map task的驱动，我们可以看到run()方法首先调用setup()进行初始操作，然后对每个context.nextKeyValue()获取的K-V对，就调用map()函数进行处理，最后调用cleanup()做最后的处理。事实上，从text他.nextKeyValue()就是使用了相应的RecordReader来获取K-V对的。

  我们看看Mapper.class中的Context类，它继承与MapContext，使用了一个RecordReader进行构造。下面我们再看这个MapContext。

 public class MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>
   extends TaskInputOutputContext<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {
   private RecordReader<KEYIN,VALUEIN> reader;
   private InputSplit split;

   public MapContext(Configuration conf, TaskAttemptID taskid,
                     RecordReader<KEYIN,VALUEIN> reader,
                     RecordWriter<KEYOUT,VALUEOUT> writer,
                     OutputCommitter committer,
                     StatusReporter reporter,
                     InputSplit split) {
     super(conf, taskid, writer, committer, reporter);
     this.reader = reader;
     this.split = split;
   }

   /**
    * Get the input split for this map.
    */
   public InputSplit getInputSplit() {
     return split;
   }

   @Override
   public KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {
     return reader.getCurrentKey();
   }

   @Override
   public VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {
     return reader.getCurrentValue();
   }

   @Override
   public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
     return reader.nextKeyValue();
   }

 }

  我们可以看到MapContext直接是使用传入的RecordReader来进行K-V对的读取了。

  到现在，我们已经知道输入文件是如何被读取、过滤、分片、读出K-V对，然后交给我们的Mapper类来处理的了。

  最后，我们来看看FileInputFormat的几个子类。

TextInputFormat:

  TextInputFormat是FileInputFormat的子类，其createRecordReader()方法返回的就是LineRecordReader。

 public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {

   @Override
   public RecordReader<LongWritable, Text>
     createRecordReader(InputSplit split,
                        TaskAttemptContext context) {
     return new LineRecordReader();
   }

   @Override
   protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
     CompressionCodec codec =
       new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file);
     return codec == null;
   }
 }

  我们还看到isSplitable()方法，当文件使用压缩的形式，这个文件就不可分割，否则就读取不到正确的数据了。这从某种程度上将影响分片的计算。有时我们希望一个文件只被一个Mapper处理的时候，我们就可以重写isSplitable()方法，告诉MapReduce框架，我哪些文件可以分割，哪些文件不能分割而只能作为一个分片。

  

NLineInputFormat;

  NLineInputFormat也是FileInputFormat的子类，与名字一致，它是根据行数来划分InputSplits而不是像TextInputFormat那样依赖分片大小和行的长度的。也就是说，TextInputFormat当一行很长或分片比较小时，获取的分片可能只包含很少的K-V对，这样一个map task处理的K-V对就很少，这可能很不理想。因此我们可以使用NLineInputFormat来控制一个map task处理的K-V对，这是通过分割InputSplits时按行数分割的方法来实现的，这我们在代码中可以看出来。我们可以设置mapreduce.input.lineinputformat.linespermap来设置这个行数。

 public class NLineInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {
   public static final String LINES_PER_MAP =
     "mapreduce.input.lineinputformat.linespermap";

   public RecordReader<LongWritable, Text> createRecordReader(
       InputSplit genericSplit, TaskAttemptContext context)
       throws IOException {
     context.setStatus(genericSplit.toString());
     return new LineRecordReader();
   }

   /**
    * Logically splits the set of input files for the job, splits N lines
    * of the input as one split.
    *
    * @see FileInputFormat#getSplits(JobContext)
    */
   public List<InputSplit> getSplits(JobContext job)
   throws IOException {
     List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
     int numLinesPerSplit = getNumLinesPerSplit(job);
     for (FileStatus status : listStatus(job)) {
       splits.addAll(getSplitsForFile(status,
         job.getConfiguration(), numLinesPerSplit));
     }
     return splits;
   }

   public static List<FileSplit> getSplitsForFile(FileStatus status,
       Configuration conf, int numLinesPerSplit) throws IOException {
     List<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit> ();
     Path fileName = status.getPath();
     if (status.isDir()) {
       throw new IOException("Not a file: " + fileName);
     }
     FileSystem  fs = fileName.getFileSystem(conf);
     LineReader lr = null;
     try {
       FSDataInputStream in  = fs.open(fileName);
       lr = new LineReader(in, conf);
       Text line = new Text();
       int numLines = 0;
       long begin = 0;
       long length = 0;
       int num = -1;
       while ((num = lr.readLine(line)) > 0) {
         numLines++;
         length += num;
         if (numLines == numLinesPerSplit) {
           // NLineInputFormat uses LineRecordReader, which always reads
           // (and consumes) at least one character out of its upper split
           // boundary. So to make sure that each mapper gets N lines, we
           // move back the upper split limits of each split
           // by one character here.
           if (begin == 0) {
             splits.add(new FileSplit(fileName, begin, length - 1,
               new String[] {}));
           } else {
             splits.add(new FileSplit(fileName, begin - 1, length,
               new String[] {}));
           }
           begin += length;
           length = 0;
           numLines = 0;
         }
       }
       if (numLines != 0) {
         splits.add(new FileSplit(fileName, begin, length, new String[]{}));
       }
     } finally {
       if (lr != null) {
         lr.close();
       }
     }
     return splits;
   }

   /**
    * Set the number of lines per split
    * @param job the job to modify
    * @param numLines the number of lines per split
    */
   public static void setNumLinesPerSplit(Job job, int numLines) {
     job.getConfiguration().setInt(LINES_PER_MAP, numLines);
   }

   /**
    * Get the number of lines per split
    * @param job the job
    * @return the number of lines per split
    */
   public static int getNumLinesPerSplit(JobContext job) {
     return job.getConfiguration().getInt(LINES_PER_MAP, 1);
   }

  现在，我们对Hadoop的输入格式和其在MapReduce中如何被使用有了具体的了解了。