MapReduce InputFormat之FileInputFormat

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一：简单认识InputFormat类

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

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

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；

MapReduce InputFormat之FileInputFormat

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

public interface InputSplit extends Writable {
/**
* 获取split分片的长度
*
* @return the number of bytes in the input split.
* @throws IOException
*/
long getLength() throws IOException;
/**
* 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
* 多个replication，存在于多台机器上
*
* @return list of hostnames where data of the <code>InputSplit</code> is
* located as an array of <code>String</code>s.
* @throws IOException
*/
String[] getLocations() throws IOException;
}

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

/** A section of an input file. Returned by {@link
* InputFormat#getSplits(JobConf, int)} and passed to
* {@link InputFormat#getRecordReader(InputSplit,JobConf,Reporter)}.
*/
public class FileSplit extends org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit
implements InputSplit {
// Split所在的文件
private Path file;
// Split的起始位置
private long start;
// Split的长度
private long length;
// Split所在的机器名称
private String[] hosts;
FileSplit() {}
/** Constructs a split.
* @deprecated
* @param file the file name
* @param start the position of the first byte in the file to process
* @param length the number of bytes in the file to process
*/
@Deprecated
public FileSplit(Path file, long start, long length, JobConf conf) {
this(file, start, length, (String[])null);
}
/** Constructs a split with host information
*
* @param file the file name
* @param start the position of the first byte in the file to process
* @param length the number of bytes in the file to process
* @param hosts the list of hosts containing the block, possibly null
*/
public FileSplit(Path file, long start, long length, String[] hosts) {
this.file = file;
this.start = start;
this.length = length;
this.hosts = hosts;
}
/** The file containing this split’s data. */
public Path getPath() { return file; }
/** The position of the first byte in the file to process. */
public long getStart() { return start; }
/** The number of bytes in the file to process. */
public long getLength() { return length; }
public String toString() { return file + “:” + start + “+” + length; }
// Writable methods
public void write(DataOutput out) throws IOException {
UTF8.writeString(out, file.toString());
out.writeLong(start);
out.writeLong(length);
}
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
file = new Path(UTF8.readString(in));
start = in.readLong();
length = in.readLong();
hosts = null;
}
public String[] getLocations() throws IOException {
if (this.hosts == null) {
return new String[]{};
} else {
return this.hosts;
}
}
}

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

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

/** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when
* they’re too big.*/
@SuppressWarnings(“deprecation”)
public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
throws IOException {
FileStatus[] files = listStatus(job);
// Save the number of input files in the job-conf
job.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.length);
long totalSize = 0; // compute total size
for (FileStatus file: files) { // check we have valid files
if (file.isDir()) {
throw new IOException(“Not a file: “+ file.getPath());
}
totalSize += file.getLen();
}
long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
long minSize = Math.max(job.getLong(“mapred.min.split.size”, 1),
minSplitSize);
// 定义要生成的splits（FileSplit）的集合
ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits);
NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology();
for (FileStatus file: files) {
Path path = file.getPath();
FileSystem fs = path.getFileSystem(job);
long length = file.getLen();
BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) {
long blockSize = file.getBlockSize();
//获取最终的split分片的大小，该值很可能和blockSize不相等
long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
long bytesRemaining = length;
while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
//获取split分片所在的host的节点信息
String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,
length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
//最终生成所有分片
splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
splitHosts));
bytesRemaining -= splitSize;
}
if (bytesRemaining != 0) {
splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
}
} else if (length != 0) {
//获取split分片所在的host的节点信息
String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);
//最终生成所有分片
splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts));
} else {
//Create empty hosts array for zero length files
//最终生成所有分片
splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
}
}
LOG.debug(“Total # of splits: “ + splits.size());
return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);
}

          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。