adoop深入学习：InputFormat组件

在本节里，我们着重学习MapReduce编程接口模型中的InputForamt组件。 
        InputFormat主要用于描述输入数据的格式，提供了以下两个功能： 
        1）、数据切分，按照某个策略将输入数据且分成若干个split，以便确定Map Task的个数即Mapper的个数，在MapReduce框架中，一个split就意味着需要一个Map Task; 
        2)为Mapper提供输入数据，即给定一个split，(使用其中的RecordReader对象)将之解析为一个个的key/value键值对。 

        下面我们先来看以下1.0版本中的老的InputFormat接口：

Java代码  

1. public interface InputFormat<K,V>{  
2.      
3.    //获取所有的split分片     
4.    public InputSplit[] getSplits(JobConf job,int numSplits) throws IOException;   
5.     
6.    //获取读取split的RecordReader对象，实际上是由RecordReader对象将  
7.    //split解析成一个个的key/value对儿  
8.    public RecordReader<K,V> getRecordReader(InputSplit split,  
9.                                JobConf job,  
10.                                Reporter reporter) throws IOException;   
11. }  

         InputSplit  
        getSplit(...)方法主要用于切分数据，它会尝试浙江输入数据且分成numSplits个InputSplit的栓皮栎split分片。InputSplit主要有以下特点： 
        1）、逻辑分片，之前我们已经学习过split和block的对应关系和区别，split只是在逻辑上对数据分片，并不会在磁盘上讲数据切分成split物理分片，实际上数据在HDFS上还是以block为基本单位来存储数据的。InputSplit只记录了Mapper要处理的数据的元数据信息，如起始位置、长度和所在的节点； 
 
         2）、可序列化，在Hadoop中，序列化主要起两个作用，进程间通信和数据持久化存储。在这里，InputSplit主要用于进程间的通信。 
         在作业被提交到JobTracker之前，Client会先调用作业InputSplit中的getSplit()方法，并将得到的分片信息序列化到文件中，这样，在作业在JobTracker端初始化时，便可并解析出所有split分片，创建对象应的Map Task。 
         InputSplit也是一个interface，具体返回什么样的implement，这是由具体的InputFormat来决定的。InputSplit也只有两个接口函数：

Java代码  

1. public interface InputSplit extends Writable {  
2.   
3.   /** 
4.    * 获取split分片的长度 
5.    *  
6.    * @return the number of bytes in the input split. 
7.    * @throws IOException 
8.    */  
9.   long getLength() throws IOException;  
10.     
11.   /** 
12.    * 获取存放这个Split的Location信息（也就是这个Split在HDFS上存放的机器。它可能有 
13.    * 多个replication，存在于多台机器上 
14.    *  
15.    * @return list of hostnames where data of the <code>InputSplit</code> is 
16.    *         located as an array of <code>String</code>s. 
17.    * @throws IOException 
18.    */  
19.   String[] getLocations() throws IOException;  
20. }  

         在需要读取一个Split的时候，其对应的InputSplit会被传递到InputFormat的第二个接口函数getRecordReader，然后被用于初始化一个RecordReader，以便解析输入数据，描述Split的重要信息都被隐藏了，只有具体的InputFormat自己知道，InputFormat只需要保证getSplits返回的InputSplit和getRecordReader所关心的InputSplit是同样的implement就行了，这给InputFormat的实现提供了巨大的灵活性。 
         在MapReduce框架中最常用的FileInputFormat为例，其内部使用的就是FileSplit来描述InputSplit。我们来看一下FileSplit的一些定义信息：

Java代码  

1. /** A section of an input file.  Returned by {@link 
2.  * InputFormat#getSplits(JobConf, int)} and passed to 
3.  * {@link InputFormat#getRecordReader(InputSplit,JobConf,Reporter)}.  
4.  */  
5. public class FileSplit extends org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit   
6.                        implements InputSplit {  
7.   // Split所在的文件  
8.   private Path file;  
9.   // Split的起始位置  
10.   private long start;  
11.   // Split的长度  
12.   private long length;  
13.   // Split所在的机器名称  
14.   private String[] hosts;  
15.     
16.   FileSplit() {}  
17.   
18.   /** Constructs a split. 
19.    * @deprecated 
20.    * @param file the file name 
21.    * @param start the position of the first byte in the file to process 
22.    * @param length the number of bytes in the file to process 
23.    */  
24.   @Deprecated  
25.   public FileSplit(Path file, long start, long length, JobConf conf) {  
26.     this(file, start, length, (String[])null);  
27.   }  
28.   
29.   /** Constructs a split with host information 
30.    * 
31.    * @param file the file name 
32.    * @param start the position of the first byte in the file to process 
33.    * @param length the number of bytes in the file to process 
34.    * @param hosts the list of hosts containing the block, possibly null 
35.    */  
36.   public FileSplit(Path file, long start, long length, String[] hosts) {  
37.     this.file = file;  
38.     this.start = start;  
39.     this.length = length;  
40.     this.hosts = hosts;  
41.   }  
42.   
43.   /** The file containing this split's data. */  
44.   public Path getPath() { return file; }  
45.     
46.   /** The position of the first byte in the file to process. */  
47.   public long getStart() { return start; }  
48.     
49.   /** The number of bytes in the file to process. */  
50.   public long getLength() { return length; }  
51.   
52.   public String toString() { return file + ":" + start + "+" + length; }  
53.   
54.   ////////////////////////////////////////////  
55.   // Writable methods  
56.   ////////////////////////////////////////////  
57.   
58.   public void write(DataOutput out) throws IOException {  
59.     UTF8.writeString(out, file.toString());  
60.     out.writeLong(start);  
61.     out.writeLong(length);  
62.   }  
63.   public void readFields(DataInput in) throws IOException {  
64.     file = new Path(UTF8.readString(in));  
65.     start = in.readLong();  
66.     length = in.readLong();  
67.     hosts = null;  
68.   }  
69.   
70.   public String[] getLocations() throws IOException {  
71.     if (this.hosts == null) {  
72.       return new String[]{};  
73.     } else {  
74.       return this.hosts;  
75.     }  
76.   }  
77.     
78. }  

         从上面的代码中我们可以看到，FileSplit就是InputSplit接口的一个实现。InputFormat使用的RecordReader将从FileSplit中获取信息，解析FileSplit对象从而获得需要的数据的起始位置、长度和节点位置。 

          RecordReader  
         对于getRecordReader(...)方法，它返回一个RecordReader对象，该对象可以讲输入的split分片解析成一个个的key/value对儿。在Map Task的执行过程中，会不停的调用RecordReader对象的方法，迭代获取key/value并交给map()方法处理：

Java代码  

1. //调用InputFormat的getRecordReader()获取RecordReader<K,V>对象，  
2. //并由RecordReader对象解析其中的input(split)...  
3. K1 key = input.createKey();  
4. V1 value = input.createValue();  
5. while(input.next(key,value)){//从input读取下一个key/value对  
6.     //调用用户编写的map()方法  
7. }  
8. input.close();  

         RecordReader主要有两个功能： 
         ●定位记录的边界：由于FileInputFormat是按照数据量对文件进行切分，因而有可能会将一条完整的记录切成2部分，分别属于两个split分片，为了解决跨InputSplit分片读取数据的问题，RecordReader规定每个分片的第一条不完整的记录划给前一个分片处理。 
         ●解析key/value：定位一条新的记录，将记录分解成key和value两部分供Mapper处理。 
         
          InputFormat  
         MapReduce自带了一些InputFormat的实现类： 


         下面我们看几个有代表性的InputFormat： 
          FileInputFormat  
         FileInputFormat是一个抽象类，它最重要的功能是为各种InputFormat提供统一的getSplits()方法，该方法最核心的是文件切分算法和Host选择算法：

Java代码  

1. /** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when 
2.    * they're too big.*/   
3. @SuppressWarnings("deprecation")  
4. public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)  
5.     throws IOException {  
6.     FileStatus[] files = listStatus(job);  
7.       
8.     // Save the number of input files in the job-conf  
9.     job.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.length);  
10.     long totalSize = 0;                           // compute total size  
11.     for (FileStatus file: files) {                // check we have valid files  
12.       if (file.isDir()) {  
13.         throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath());  
14.       }  
15.       totalSize += file.getLen();  
16.     }  
17.       
18.     long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);  
19.     long minSize = Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size", 1),  
20.                             minSplitSize);  
21.   
22.     // 定义要生成的splits（FileSplit）的集合  
23.     ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits);  
24.     NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology();  
25.     for (FileStatus file: files) {  
26.       Path path = file.getPath();  
27.       FileSystem fs = path.getFileSystem(job);  
28.       long length = file.getLen();  
29.       BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);  
30.       if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) {   
31.         long blockSize = file.getBlockSize();  
32.         //获取最终的split分片的大小，该值很可能和blockSize不相等  
33.         long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);  
34.   
35.         long bytesRemaining = length;  
36.         while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {  
37.           //获取split分片所在的host的节点信息  
38.           String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,   
39.               length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);  
40.           //最终生成所有分片  
41.           splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,   
42.               splitHosts));  
43.           bytesRemaining -= splitSize;  
44.         }  
45.           
46.         if (bytesRemaining != 0) {  
47.           splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,   
48.                      blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));  
49.         }  
50.       } else if (length != 0) {  
51.         //获取split分片所在的host的节点信息  
52.         String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);  
53.         //最终生成所有分片  
54.         splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts));  
55.       } else {   
56.         //Create empty hosts array for zero length files  
57.         //最终生成所有分片  
58.         splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));  
59.       }  
60.     }  
61.     LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());  
62.     return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);  
63. }  

          1）、文件切分算法 
          文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段，FileInputSplit以文件为单位切分生成InputSplit。有三个属性值来确定InputSplit的个数： 
          ●goalSize：该值由totalSize/numSplits来确定InputSplit的长度，它是根据用户的期望的InputSplit个数计算出来的；numSplits为用户设定的Map Task的个数，默认为1。 
          ●minSize：由配置参数mapred.min.split.size决定的InputFormat的最小长度，默认为1。 
          ●blockSize：HDFS中的文件存储块block的大小，默认为64MB。 
          这三个参数决定一个InputFormat分片的最终的长度，计算方法如下： 
                       splitSize = max{minSize,min{goalSize,blockSize}}  
计算出了分片的长度后，也就确定了InputFormat的数目。 

          2）、host选择算法 
          InputFormat的切分方案确定后，接下来就是要确定每一个InputSplit的元数据信息。InputSplit元数据通常包括四部分，<file,start,length,hosts>其意义为： 
          ●file标识InputSplit分片所在的文件； 
          ●InputSplit分片在文件中的的起始位置； 
          ●InputSplit分片的长度； 
          ●分片所在的host节点的列表。 
           InputSplit的host列表的算作策略直接影响到运行作业的本地性 。我们知道，由于大文件存储在HDFS上的block可能会遍布整个Hadoop集群，而一个InputSplit分片的划分算法可能会导致一个split分片对应多个不在同一个节点上的blocks，这就会使得在Map Task执行过程中会涉及到读其他节点上的属于该Task的block中的数据，从而不能实现数据本地性，而造成更多的网络传输开销。 
          一个InputSplit分片对应的blocks可能位于多个数据节点地上，但是基于任务调度的效率，通常情况下，不会把一个分片涉及的所有的节点信息都加到其host列表中，而是选择包含该分片的数据总量的最大的前几个节点，作为任务调度时判断是否具有本地性的主要凭证。 
         FileInputFormat使用了一个启发式的host选择算法：首先按照rack机架包含的数据量对rack排序，然后再在rack内部按照每个node节点包含的数据量对node排序，最后选取前N个(N为block的副本数)node的host作为InputSplit分片的host列表。当任务地调度Task作业时，只要将Task调度给host列表上的节点，就可以认为该Task满足了本地性。 
         从上面的信息我们可以知道，当InputSplit分片的大小大于block的大小时，Map Task并不能完全满足数据的本地性，总有一本分的数据要通过网络从远程节点上读数据，故为了提高Map Task的数据本地性，减少网络传输的开销，应尽量是InputFormat的大小和HDFS的block块大小相同。 

           TextInputFormat  
          默认情况下，MapReduce使用的是TextInputFormat来读分片并将记录数据解析成一个个的key/value对，其中key为该行在整个文件(注意而不是在一个block)中的偏移量，而行的内容即为value。 
           CombineFileInputFormat  
          CombineFileInputFormat的作用是把许多文件合并作为一个map的输入，它的主要思路是把输入目录下的大文件分成多个map的输入, 并合并小文件, 做为一个map的输入。适合在处理多个小文件的场景。 
           SequenceFileInputFormat  
          SequenceFileInputFormat是一个顺序的二进制的FileInputFormat，内部以key/value的格式保存数据，通常会结合LZO或Snappy压缩算法来读取或保存可分片的数据文件。