hadoop old API CombineFileInputFormat

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hadoop old API CombineFileInputFormat

2024-07-22 01:39:40 223人阅读

来自：http://f.dataguru.cn/thread-271645-1-1.html

简介

本文主要介绍下面4个方面

1．为什么要使用CombineFileInputFormat

2．CombineFileInputFormat实现原理

3．怎样使用CombineFileInputFormat

4．现存的问题

使用CombineFileInputFormat的目的

在开发MR的程序时，mapper的主要作用是对数据的收集。一般情况下，为了能让mapper更快的运行，我们会对文件进行split，以便多个mapper同时运行。在这种情况下，为了让程序更好更快的运行，我们需要控制mapper的个数。Mapper的个数主要由文件的大小及我们所设置的mapred.min.split.size以及blockSize所决定（详细参考：http://ai-longyu.iteye.com/blog/1566633）

上面所说的在我们使用TextInputFormat和分析单个文件时是没有问题的，基本上mapper的个数能够控制在我们所预期的范围内。但是当我们使用多个文件作为input的时候，mapper的个数就不再是我们所期望的那样了，因为TextInputFormat继承的是FileInputFormat，而FileInputFormat的split操作是只针对单个文件，对于多个文件，是将每个文件进行split，而不能做一些合并的操作（尤其是大量的小文件）。

你会想为什么不能进行合并呢，有没有实现合并的split呢？在这个时候，CombineFileInputFormat就闪亮登场了。这里所说的CombineFileInputFormat是由官方提供的，只要我们搞清楚了官方是怎么实现的，就能够自己也实现一个了。接下来将逐步分析CombineFileInputFormat的实现了。

CombineFileInputFormat实现步骤

这里插一句，官方的CombineFileInputFormat并不是线程安全的。

先申明一下，这里分析所采用的源码是apache的1.0.3，分析的在org.apache.hadoop.mapred.lib.CombineFileInputFormat而不是org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileInputFormat,这里分析的旧API，而没有分析新的API

生成split的信息是由

public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)

Job参数：job的配置信息

numSplits参数：期望的mapper数目，在这里根本就没有使用

//每个DN的最小split大小
long minSizeNode = 0;
//同机架的最小split大小
long minSizeRack = 0;
//最大的split大小
long maxSize = 0;

这几个变量都可以从job的配置信息中获取

接下来就是获取input的路径列表，判断每个路径时候被Filter所允许，然后对允许的路径列表生成split信息列表，进入该类的核心方法

/**
* Return all the splits in the specified set of paths
*
* @param job Job的配置信息
* @param paths 输入源的路径列表
* @param maxSize 最大的split大小
* @param minSizeNode 每个DN最小的split大小
* @param minSizeRack 每个rack最小的split大小
* @param splits split信息列表
* @throws IOException
*/
private void getMoreSplits(JobConf job, Path[] paths,
long maxSize, long minSizeNode, long minSizeRack,
List<CombineFileSplit> splits)

生成每个文件的OneFileInfo对象

// populate all the blocks for all files
long totLength = 0;
for (int i = 0; i < paths.length; i++) {
//构建每个input文件的信息，并将文件中的每个
//block信息收集到rackToBlocks、blockToNodes、nodeToBlocks中
files = new OneFileInfo(paths, job,
rackToBlocks, blockToNodes, nodeToBlocks);
//增加所有文件的大小
totLength += files.getLength();
}

在下面就开始真正的生成Split信息了

第一次：将同DN上的所有block生成Split，生成方式：

1．循环nodeToBlocks，获得每个DN上有哪些block

2．循环这些block列表

3．将block从blockToNodes中移除，避免同一个block被包含在多个split中

4．将该block添加到一个有效block的列表中，这个列表主要是保留哪些block已经从blockToNodes中被移除了，方便后面恢复到blockToNodes中

5．向临时变量curSplitSize增加block的大小

6．判断curSplitSize是否已经超过了设置的maxSize

a) 如果超过，执行并添加split信息，并重置curSplitSize和validBlocks

b) 没有超过，继续循环block列表，跳到第2步

7．当前DN上的block列表循环完成，判断剩余的block是否允许被split（剩下的block大小之和是否大于每个DN的最小split大小）

a) 如果允许，执行并添加split信息

b) 如果不被允许，将这些剩余的block归还blockToNodes

8．重置

9．跳到步骤1

// process all nodes and create splits that are local
// to a node.
//创建同一个DN上的split
for (Iterator<Map.Entry<String,
List<OneBlockInfo>>> iter = nodeToBlocks.entrySet().iterator();
iter.hasNext() {
Map.Entry<String, List<OneBlockInfo>> one = iter.next();
nodes.add(one.getKey());
List<OneBlockInfo> blocksInNode = one.getValue();
// for each block, copy it into validBlocks. Delete it from
// blockToNodes so that the same block does not appear in
// two different splits.
for (OneBlockInfo oneblock : blocksInNode) {
if (blockToNodes.containsKey(oneblock)) {
validBlocks.add(oneblock);
blockToNodes.remove(oneblock);
curSplitSize += oneblock.length;
// if the accumulated split size exceeds the maximum, then
// create this split.
if (maxSize != 0 && curSplitSize >= maxSize) {
// create an input split and add it to the splits array
//创建这些block合并后的split，并将其split添加到split列表中
addCreatedSplit(job, splits, nodes, validBlocks);
//重置
curSplitSize = 0;
validBlocks.clear();
}
}
}
// if there were any blocks left over and their combined size is
// larger than minSplitNode, then combine them into one split.
// Otherwise add them back to the unprocessed pool. It is likely
// that they will be combined with other blocks from the same rack later on.
//其实这里的注释已经说的很清楚，我再按照我的理解说一下
/**
* 这里有几种情况：
* 1、在这个DN上还有没有被split的block，
* 而且这些block的大小大于了在一个DN上的split最小值（没有达到最大值），
* 将把这些block合并成一个split
* 2、剩余的block的大小还是没有达到，将剩余的这些block
* 归还给blockToNodes，等以后统一处理
*/
if (minSizeNode != 0 && curSplitSize >= minSizeNode) {
// create an input split and add it to the splits array
addCreatedSplit(job, splits, nodes, validBlocks);
} else {
for (OneBlockInfo oneblock : validBlocks) {
blockToNodes.put(oneblock, oneblock.hosts);
}
}
validBlocks.clear();
nodes.clear();
curSplitSize = 0;
}

第二次：对不再同一个DN上但是在同一个Rack上的block进行合并（只是之前还剩下的block）

// if blocks in a rack are below the specified minimum size, then keep them
// in ‘overflow‘. After the processing of all racks is complete, these overflow
// blocks will be combined into splits.
ArrayList<OneBlockInfo> overflowBlocks = new ArrayList<OneBlockInfo>();
ArrayList<String> racks = new ArrayList<String>();
// Process all racks over and over again until there is no more work to do.
//这里处理的就不再是同一个DN上的block
//同一个DN上的已经被处理过了（上面的代码），这里是一些
//还没有被处理的block
while (blockToNodes.size() > 0) {
// Create one split for this rack before moving over to the next rack.
// Come back to this rack after creating a single split for each of the
// remaining racks.
// Process one rack location at a time, Combine all possible blocks that
// reside on this rack as one split. (constrained by minimum and maximum
// split size).
// iterate over all racks
//创建同机架的split
for (Iterator<Map.Entry<String, List<OneBlockInfo>>> iter =
rackToBlocks.entrySet().iterator(); iter.hasNext() {
Map.Entry<String, List<OneBlockInfo>> one = iter.next();
racks.add(one.getKey());
List<OneBlockInfo> blocks = one.getValue();
// for each block, copy it into validBlocks. Delete it from
// blockToNodes so that the same block does not appear in
// two different splits.
boolean createdSplit = false;
for (OneBlockInfo oneblock : blocks) {
//这里很重要，现在的blockToNodes说明的是还有哪些block没有被split
if (blockToNodes.containsKey(oneblock)) {
validBlocks.add(oneblock);
blockToNodes.remove(oneblock);
curSplitSize += oneblock.length;
// if the accumulated split size exceeds the maximum, then
// create this split.
if (maxSize != 0 && curSplitSize >= maxSize) {
// create an input split and add it to the splits array
addCreatedSplit(job, splits, getHosts(racks), validBlocks);
createdSplit = true;
break;
}
}
}
// if we created a split, then just go to the next rack
if (createdSplit) {
curSplitSize = 0;
validBlocks.clear();
racks.clear();
continue;
}
//还有没有被split的block
//如果这些block的大小大于了同机架的最小split，
//则创建split
//否则，将这些block留到后面处理
if (!validBlocks.isEmpty()) {
if (minSizeRack != 0 && curSplitSize >= minSizeRack) {
// if there is a mimimum size specified, then create a single split
// otherwise, store these blocks into overflow data structure
addCreatedSplit(job, splits, getHosts(racks), validBlocks);
} else {
// There were a few blocks in this rack that remained to be processed.
// Keep them in ‘overflow‘ block list. These will be combined later.
overflowBlocks.addAll(validBlocks);
}
}
curSplitSize = 0;
validBlocks.clear();
racks.clear();
}
}

最后，对于既不在同DN也不在同rack的block进行合并（经过前两步还剩下的block），这里源码就没有什么了，就不再贴了

源码总结：

合并，经过了3个步骤。同DN----》同rack不同DN-----》不同rack

将可以合并的block写到同一个split中

使用自定义的CombineFileInputFormat

MultiFileCombineInputFormat

package org.rollinkin.hadoop;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.CombineFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.CombineFileRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.CombineFileSplit;
/**
* 多文件合并split的输入format
*
* @author rollinkin
* @date 2012-10-29
* @version 1.0
* @since 1.0
*/
public class MultiFileCombineInputFormat extends
CombineFileInputFormat<LongWritable, Text> {
@Override
public RecordReader<LongWritable, Text> getRecordReader(
InputSplit split, JobConf job, Reporter reporter)
throws IOException {
@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
Class<RecordReader<LongWritable, Text>> rrClass = (Class)CombineLineRecordReader.class;
return new CombineFileRecordReader<LongWritable, Text>(job,(CombineFileSplit) split, reporter,rrClass);
}
}

CombineLineRecordReader，这个其实没有什么内容，就是包装了一个Reader

package org.rollinkin.hadoop;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.CombineFileSplit;
public class CombineLineRecordReader implements
RecordReader<LongWritable, Text> {
private LineRecordReader delegate;
public CombineLineRecordReader(CombineFileSplit split, Configuration conf,
Reporter reporter, Integer idx) throws IOException {
FileSplit fileSplit = new FileSplit(split.getPath(idx),
split.getOffset(idx), split.getLength(idx),
split.getLocations());
delegate = new LineRecordReader(conf, fileSplit);
}
@Override
public boolean next(LongWritable key, Text value) throws IOException {
return delegate.next(key, value);
}
@Override
public LongWritable createKey() {
return delegate.createKey();
}
@Override
public Text createValue() {
return delegate.createValue();
}
@Override
public long getPos() throws IOException {
return delegate.getPos();
}
@Override
public void close() throws IOException {
delegate.close();
}
@Override
public float getProgress() throws IOException {
return delegate.getProgress();
}
}

具体的使用我就不再留了，其实很简单，就是把你的InputFormat设置成MultiFileCombineInputFormat 就可以了（在2012-11-09之前提供了一个reader实际上是不可用，他存在跨块读取的问题，

这里就不在提供了。如果使用了，请更新一下。哎，又传播错误的消息了）

现存问题

合并后会造成mapper不能本地化，带来mapper的额外开销，需要权衡
这里只实现了简单的Text的方式的合并，对于可压缩的、二进制等文件没有提供
这里提供的自定义的实现，只是简单的按行读取

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