- Yarn集群block大小为128MB，本地模式为32MB
因为Mapper和Reducer的泛型在编译时就会被擦除
默认的mapper是将输入的键值对原样输出，默认的Partitioner是hash，根据reduce任务个数做hash
目标reducer保持每个运行5分钟作业，且产生至少一个HDFS块的输出比较合适
一个输入分片(split)就是一个单个map操作来处理的输入块。每一个map操作只处理一个输入分片，每个分片被划分为若干个记录，每条记录是一个键值对，map一个接一个地出来记录。
Java中的输入分片表示InputSplit接口。它包含一个以字节为单位的长度和一组存储位置(主机名)，分片不包含数据本身，而是指向数据的引用。存储位置供MapReduce系统使用以便将map任务尽量放在分片数据附近，而分片大小用来排序分片，以便优先处理最大的分片，从而最小化作业运行时间.
FileInputFormat类是所有使用文件作为其数据源的InputFormat实现的基类。
功能：
1.用于指出作业的输入文件位置
2.为输入文件生成分片的代码实现
- 运行作业的客户端通过调用getSplits计算分片，然后将它们发送到AM上，AM使用其存储位置信息来调度map任务从而在集群上处理这些分片数据。map任务把输入分片传给InputFormat的
createRecordReader方法来获得这个分片的RecordReader。RecordReader就像是记录上的迭代器。map任务用一个RecordReader来生成记录的键值对，然后再传递给map函数。 - Hadoop提供MapRunner、MultithreadedMapRunner等运行器，
mapreduce.mapper.multithreadedmapper.threads设置多线程map的线程数。
FileInputFormat只分割大文件，文件超过HDFS块的大小，分片通常与HDFS块大小一样，值也可以更具不同的Hadoop属性来改变。
通过设置一个比HDFS块更大的分片大小，如果数据存储在HDFS上是没有好处的，这样回增加对map任务来说不是本地文件的文件块数。最大的分片大小默认是由Java的long类型表示的最大值。只有把它的值设置称小于块大小才有效果，这将强制分片比块小。
/**
* 计算分片大小
* @param blockSize 块的大小
* @param minSize 最小分配大小
* @param maxSize 最大分配大小
* @return
*/
protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
long maxSize) {
return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
}
默认情况下
minSize<blockSize<maxSize
因此分片大小就是blocksize
# 源码剖析
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
StopWatch sw = new StopWatch().start();
//得到最小的分片大小，1和mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize配置比取最大值为最小分片大小
long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
//得到最大分片大小mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize或者long的最大值
long maxSize = getMaxSplitSize(job);
// generate splits
List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
//得到文件信息
List<FileStatus> files = listStatus(job);
//是否忽略子目录
boolean ignoreDirs = !getInputDirRecursive(job)
&& job.getConfiguration().getBoolean(INPUT_DIR_NONRECURSIVE_IGNORE_SUBDIRS, false);
for (FileStatus file: files) {
//过滤目录
if (ignoreDirs && file.isDirectory()) {
continue;
}
//文件路径
Path path = file.getPath();
//文件长度
long length = file.getLen();
if (length != 0) {
//块路径
BlockLocation[] blkLocations;
//文件状态路径
if (file instanceof LocatedFileStatus) {
blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();
} else {
FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
}
//是否需要分片，默认需要分片，
if (isSplitable(job, path)) {
//块大小
long blockSize = file.getBlockSize();
//分片大小,Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
long bytesRemaining = length;
// 客户端开始分片，剩余数量/分片大小大于1.1
while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
//得到块索引
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
blkLocations[blkIndex].getHosts(),
blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
bytesRemaining -= splitSize;
}
if (bytesRemaining != 0) {
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
blkLocations[blkIndex].getHosts(),
blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
}
} else { // not splitable
if (LOG.isDebugEnabled()) {
// Log only if the file is big enough to be splitted
if (length > Math.min(file.getBlockSize(), minSize)) {
LOG.debug("File is not splittable so no parallelization "
+ "is possible: " + file.getPath());
}
}
splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts(),
blkLocations[0].getCachedHosts()));
}
} else {
//Create empty hosts array for zero length files
splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
}
}
// Save the number of input files for metrics/loadgen
job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
sw.stop();
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()
+ ", TimeTaken: " + sw.now(TimeUnit.MILLISECONDS));
}
return splits;
}
mapreduce.input.linerecordreader.line.maxlength用字节数表示在内存范围内的值(适当超过输入数据中的行长)，可以确保记录reader跳过(长的)损坏的行，不会导致任务失败
1.增大最小分片大小，将它设置称大于要处理最大文件大小。
2.使用FileInputFormat具体子类，并且重写isSplitable方法将返回值设置为false
默认的IntputFormat，每条记录都是一行输入，键是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量。值是这一行的内容，不包括任何行终止符，它被打包成一个Text对象。
-
每一行均为一条记录，被分隔符分割为key，value。可以通过在驱动类中设置
conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR,"\t");来设定分隔符。默认分隔符是tab(\t)。 -
默认方式切片，block和最大切片数，最小切片数中比较
-
通过设置key-value的间隔符来更便捷的获取key，value数据
# Driver设置 Configuration conf = getConf(); conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR, " "); Job job = Job.getInstance(conf); job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class); //设置驱动类 job.setJarByClass(KVDriver.class); //设置Mapper job.setMapperClass(KVTextMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); //设置Reduce job.setReducerClass(KVReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); job.setJobName("kvtext"); //设置输入输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(strings[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(strings[1])); return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
-
Key为LongWritable，Value为Text
-
每个map进程处理的InputSplit不再按照Block块来划分，
按照NlineInputFormat指定的函数N来划分。即输入文件的总函数/N=切片数，不整除，切片数=商+1。键和值和TextInputFormat一致为LongWritable和Text类型。
- 设置多少行以分片:NLineInputFormat.setNumLinesPerSplit(job,3)
- 设置input格式:job.setInputFormatClass(NLineInputFormat.class)
public int run(String[] strings) throws Exception {
Configuration conf = getConf();
Job job = Job.getInstance(conf);
NLineInputFormat.setNumLinesPerSplit(job, 3);
job.setInputFormatClass(NLineInputFormat.class);
//设置驱动类
job.setJarByClass(NLineDriver.class);
//设置Mapper
job.setMapperClass(NLineTextMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//设置Reduce
job.setReducerClass(NLineReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setJobName("kvtext");
//设置输入输出路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(strings[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(strings[1]));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}Hadoop的允许文件格式存储二进制的键值对序列，由于它们是可分割的(它们有同步点，所以reader可以从文件中的任意一点与记录边界进行同步)，支持压缩，可以适应一些序列化类型存储任意类型。
- 当顺序文件*.seq作为MapReduce的输入时，可以使用SequenceFileinputFormat。键和值是由顺序文件决定，只需要保证map输入的类型匹配集合。
Hadoop更适合少量的大文件，因为FileInputFormat生成的分块是一个文件或该文件的一部分。如果文件很小，并且文件数量很多，那么每次的map任务只处理很少的输入数据，一个文件就会有很多map任务，每次map操作都会造成额外的开销。
CombineFileInputFormat可以缓解这个问题，它是针对小文件而设计的。FileInputFormat为每个文件分配一个map task，而CombineFileInputFormat把多个文件打包到一个分片中以便每个mapper可以处理更多的数据。关键在把哪些块放到同一个分片时，CombineFileInputFormat会考虑节点和机架的因素，所以在典型的MapReduce作业中处理输入的数据并不会下降
-
虚拟存储切片最大值设置
CombineFileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,4194304)//4m 虚拟存储切片最大值设置最好根据实际小文件大小情况设置具体的值
-
CombineFileInputFormat切片机制
# 分片逻辑
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job)
throws IOException {
long minSizeNode = 0;
long minSizeRack = 0;
long maxSize = 0;
Configuration conf = job.getConfiguration();
// the values specified by setxxxSplitSize() takes precedence over the
// values that might have been specified in the config
if (minSplitSizeNode != 0) {
minSizeNode = minSplitSizeNode;
} else {
minSizeNode = conf.getLong(SPLIT_MINSIZE_PERNODE, 0);
}
if (minSplitSizeRack != 0) {
minSizeRack = minSplitSizeRack;
} else {
minSizeRack = conf.getLong(SPLIT_MINSIZE_PERRACK, 0);
}
if (maxSplitSize != 0) {
maxSize = maxSplitSize;
} else {
maxSize = conf.getLong("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", 0);
// If maxSize is not configured, a single split will be generated per
// node.
}
if (minSizeNode != 0 && maxSize != 0 && minSizeNode > maxSize) {
throw new IOException("Minimum split size pernode " + minSizeNode +
" cannot be larger than maximum split size " +
maxSize);
}
if (minSizeRack != 0 && maxSize != 0 && minSizeRack > maxSize) {
throw new IOException("Minimum split size per rack " + minSizeRack +
" cannot be larger than maximum split size " +
maxSize);
}
if (minSizeRack != 0 && minSizeNode > minSizeRack) {
throw new IOException("Minimum split size per node " + minSizeNode +
" cannot be larger than minimum split " +
"size per rack " + minSizeRack);
}
// all the files in input set
List<FileStatus> stats = listStatus(job);
List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
if (stats.size() == 0) {
return splits;
}
// In one single iteration, process all the paths in a single pool.
// Processing one pool at a time ensures that a split contains paths
// from a single pool only.
for (MultiPathFilter onepool : pools) {
ArrayList<FileStatus> myPaths = new ArrayList<FileStatus>();
// pick one input path. If it matches all the filters in a pool,
// add it to the output set
for (Iterator<FileStatus> iter = stats.iterator(); iter.hasNext();) {
FileStatus p = iter.next();
if (onepool.accept(p.getPath())) {
myPaths.add(p); // add it to my output set
iter.remove();
}
}
// create splits for all files in this pool.
getMoreSplits(job, myPaths, maxSize, minSizeNode, minSizeRack, splits);
}
// create splits for all files that are not in any pool.
getMoreSplits(job, stats, maxSize, minSizeNode, minSizeRack, splits);
// free up rackToNodes map
rackToNodes.clear();
return splits;
}将多个小文件合并出一个SequenceFile
-
自定义类继承FileInputFormat
public class CustomInputFormat extends FileInputFormat<Text, BytesWritable> { /** * 不允许文件切割合并小文件 * * @param context * @param filename * @return */ @Override protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) { return false; } /** * 重写RecordReader，一次读取一个完整的文件封装到KV中 * * @param inputSplit * @param taskAttemptContext * @return * @throws IOException * @throws InterruptedException */ @Override public RecordReader<Text, BytesWritable> createRecordReader(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException { CustomReader customReader = new CustomReader(); customReader.initialize(inputSplit, taskAttemptContext); return customReader; } }
-
重写RecordReader，实现一次读取一个完整的文件封装为KV
public class CustomReader extends RecordReader<Text, BytesWritable> { // 文件分片，根据输入指定 private FileSplit split = new FileSplit(); private Text k = new Text(); private Configuration configuration; private BytesWritable v = new BytesWritable(); private boolean isProgress = true; @Override public void initialize(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException { this.split = (FileSplit) inputSplit; this.configuration = taskAttemptContext.getConfiguration(); } /** * 将切片里的信息放入BytesWritable里 * * @return * @throws IOException * @throws InterruptedException */ @Override public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException { if (isProgress) { // 获取fs对象 Path path = split.getPath(); // 根据切片的路径拿到fs FileSystem fs = path.getFileSystem(configuration); // 拿到输入流 FSDataInputStream inputStream = fs.open(path); byte[] buffer = new byte[(byte) split.getLength()]; // 拷贝数据至缓存文件 IOUtils.readFully(inputStream, buffer, 0, buffer.length); // 封装v v.set(buffer, 0, buffer.length); // 封装k k.set(path.toString()); // 关闭资源 IOUtils.closeStream(inputStream); isProgress = false; return true; } return false; } @Override public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException { return k; } @Override public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException { return v; } @Override public float getProgress() throws IOException, InterruptedException { return 0; } @Override public void close() throws IOException { } }
-
在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件。
public class SmallFileMergeDriver extends Configured implements Tool {
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(getConf(), "smallFileMerge");
//设置Driver Class
job.setJarByClass(getClass());
//设置Mapper
job.setMapperClass(SmallFileMergeMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(BytesWritable.class);
//设置Reduce
job.setReducerClass(SmallFileMergeReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(BytesWritable.class);
//输出类型
job.setInputFormatClass(CustomInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int run = ToolRunner.run(new SmallFileMergeDriver(), args);
System.exit(run);
}
}- 实时上还是读取3个文件还是3个Split但是FileInputFormat不会在客户端分片。
使用MultipleInputs来进行数据关联
public class MutilInputTest extends Configured implements Tool {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ToolRunner.run(new MutilInputTest(), args);
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
MultipleInputs.addInputPath(Job.getInstance(), new Path("xxx"), TextInputFormat.class);
return 1;
}
}- DBInputFormat
- 不适用于多mapper方式，因为多链接可能打崩数据库
- OutputFormat是MR输出的基类，所有MR输出都实现了OutputFormat接口。
- 默认输出格式为TextOutputFormat，它把条记录写成
文本行，它的键和值可以是任意类型，因为TextOutputFormat调用toString方法把它们转换为字符串，每个键-值对由制表符进行分割。 - 通过
mapreduce.output.textoutputformat.separator属性改变默认分隔符
FileOutputFormat及其子类产生的文件放在输出目录下，每个reducer一个文件并且文件由分区号命名：part-r-00000，part-r-00001。多文件输出使用MultipleoutputFormat
MultipleOutput可以将数据写到多个文件，这个写文件名称源于输出的键和值或者任意字符串。这允许每个reducer创建多个文件，采用name-m-nnnnn形式命名用于map输出，name-r-nnnnn形式的文件名用于reduce输出。
public class CustomOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> {
@Override
public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
return new FilterRecordWriter(taskAttemptContext);
}
}public class FilterRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {
private FSDataOutputStream fsMy;
private FSDataOutputStream fsOther;
public FilterRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException {
// 获取文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
fsMy = fs.create(new Path("/Users/babywang/Desktop/output/my.log"));
fsOther = fs.create(new Path("/Users/babywang/Desktop/input/other.log"));
}
@Override
public void write(Text text, NullWritable nullWritable) throws IOException, InterruptedException {
boolean isExist = text.toString().contains("wy") || text.toString().contains("hsm");
if (isExist) {
fsMy.write(text.getBytes());
return;
}
fsOther.write(text.getBytes());
}
@Override
public void close(TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
IOUtils.closeStream(fsMy);
IOUtils.closeStream(fsOther);
}
}
# Driver
public class FilterDriver extends Configured implements Tool {
@Override
public int run(String[] strings) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(getConf());
job.setJarByClass(getClass());
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setMapperClass(FilterMapper.class);
job.setReducerClass(FilterReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setOutputFormatClass(CustomOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/Users/babywang/Desktop/input/text.txt"));
// 虽然自定义了outputformat，但是outputformat继承fileoutputformat，而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件，所以这里还需要指定一个输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/Users/babywang/Desktop/output"));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int run = ToolRunner.run(new FilterDriver(), args);
System.exit(run);
}
}FileOutputFormat的子类会产生输出文件(part-r-nnnnn),即使文件为空。有些应用不需要创建文件，这是就需要LazyoutputFormat，保证分区第一条记录输出时才真正创建文件。通过JobConf的setOutputFormatClass来使用