Hadoop源代码分析(包mapreduce.lib.input)

接下来咱们按照MapReduce过程当中数据流动的顺序,来分解org.apache.hadoop.mapreduce.lib.*的相关内容,并介绍对应的基类的功能。首先是input部分,它实现了MapReduce的数据输入部分。类图以下:

 

类图的右上角是InputFormat,它描述了一个MapReduceJob的输入,经过InputFormat,Hadoop能够:
html

l          检查MapReduce输入数据的正确性;java

l          将输入数据切分为逻辑块InputSplit,这些块会分配给Mapper;web

l          提供一个RecordReader实现,Mapper用该实现从InputSplit中读取输入的<K,V>对。apache

在org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input中,Hadoop为全部基于文件的InputFormat提供了一个虚基类FileInputFormat。下面几个参数能够用于配置FileInputFormat:
api

l          mapred.input.pathFilter.class:输入文件过滤器,经过过滤器的文件才会加入InputFormat;微信

l          mapred.min.split.size:最小的划分大小;app

l           mapred.max.split.size:最大的划分大小;oop

l          mapred.input.dir:输入路径,用逗号作分割。布局

类中比较重要的方法有:
spa

  protectedList<FileStatus> listStatus(Configuration job)

递归获取输入数据目录中的全部文件(包括文件信息),输入的job是系统运行的配置Configuration,包含了上面咱们提到的参数。

  publicList<InputSplit> getSplits(JobContext context)

将输入划分为InputSplit,包含两个循环,第一个循环处理全部的文件,对于每个文件,根据输入的划分最大/最小值,循环获得文件上的划分。注意,划分不会跨越文件。
FileInputFormat没有实现InputFormat的createRecordReader方法。
FileInputFormat有两个子类,SequenceFileInputFormat是Hadoop定义的一种二进制形式存放的键/值文件(参考http://hadoop.apache.org/core/do ... o/SequenceFile.html),它有本身定义的文件布局。因为它有特殊的扩展名,因此SequenceFileInputFormat重载了listStatus,同时,它实现了createRecordReader,返回一个SequenceFileRecordReader对象。TextInputFormat处理的是文本文件,createRecordReader返回的是LineRecordReader的实例。这两个类都没有重载FileInputFormat的getSplits方法,那么,在他们对于的RecordReader中,必须考虑FileInputFormat对输入的划分方式。
FileInputFormat的getSplits,返回的是FileSplit。这是一个很简单的类,包含的属性(文件名,起始偏移量,划分的长度和可能的目标机器)已经足以说明这个类的功能。
RecordReader用于在划分中读取<Key,Value>对。RecordReader有五个虚方法,分别是:

l          initialize:初始化,输入参数包括该Reader工做的数据划分InputSplit和Job的上下文context;

l          nextKey:获得输入的下一个Key,若是数据划分已经没有新的记录,返回空;

l          nextValue:获得Key对应的Value,必须在调用nextKey后调用;

l          getProgress:获得如今的进度;

l          close,来自java.io的Closeable接口,用于清理RecordReader。

咱们以LineRecordReader为例,来分析RecordReader的构成。前面咱们已经分析过FileInputFormat对文件的划分了,划分完的Split包括了文件名,起始偏移量,划分的长度。因为文件是文本文件,LineRecordReader的初始化方法initialize会建立一个基于行的读取对象LineReader(定义在org.apache.hadoop.util中,咱们就不分析啦),而后跳过输入的最开始的部分(只在Split的起始偏移量不为0的状况下进行,这时最开始的部分多是上一个Split的最后一行的一部分)。nextKey的处理很简单,它使用当前的偏移量做为KeynextValue固然就是偏移量开始的那一行了(若是行很长,可能出现截断)。进度getProgressclose都很简单。

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