2021.8.1 Hadoop学习
MapReduce - 读取数据
通过InputFormat决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit，每个InputSplit对应一个Map处理，RecordReader读取InputSplit的内容给Map
InputFormat
决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等
功能
- 验证作业输入的正确性，如格式等
- 将输入文件切割成逻辑分片(InputSplit)，一个InputSplit将会被分配给一个独立的Map任务
- 提供RecordReader实现，读取InputSplit中的"K-V对"供Mapper使用
方法
List getSplits(): 获取由输入文件计算出输入分片(InputSplit)，解决数据或文件分割成片问题
RecordReader createRecordReader(): 创建RecordReader，从InputSplit中读取数据，解决读取分片中数据问题
类结构
TextInputFormat: 输入文件中的每一行就是一个记录，Key是这一行的byte offset，而value是这一行的内容
KeyValueTextInputFormat: 输入文件中每一行就是一个记录，第一个分隔符字符切分每行。在分隔符字符之前的内容为Key，在之后的为Value。分隔符变量通过key.value.separator.in.input.line变量设置，默认为(\t)字符。
NLineInputFormat: 与TextInputFormat一样，但每个数据块必须保证有且只有Ｎ行，mapred.line.input.format.linespermap属性，默认为１
SequenceFileInputFormat: 一个用来读取字符流数据的InputFormat，<key,value>为用户自定义的。字符流数据是Hadoop自定义的压缩的二进制数据格式。它用来优化从一个MapReduce任务的输出到另一个MapReduce任务的输入之间的数据传输过程。</key,value>
InputSplit
代表一个个逻辑分片，并没有真正存储数据，只是提供了一个如何将数据分片的方法
Split内有Location信息，利于数据局部化
一个InputSplit给一个单独的Map处理
public abstract class InputSplit {
/**
* 获取Split的大小，支持根据size对InputSplit排序.
*/
public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;
/**
* 获取存储该分片的数据所在的节点位置.
*/
public abstract String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
}RecordReader
将InputSplit拆分成一个个<key,value>对给Map处理，也是实际的文件读取分隔对象</key,value>
问题
大量小文件如何处理
CombineFileInputFormat可以将若干个Split打包成一个，目的是避免过多的Map任务（因为Split的数目决定了Map的数目，大量的Mapper Task创建销毁开销将是巨大的）
怎么计算split的
通常一个split就是一个block（FileInputFormat仅仅拆分比block大的文件），这样做的好处是使得Map可以在存储有当前数据的节点上运行本地的任务，而不需要通过网络进行跨节点的任务调度
通过mapred.min.split.size， mapred.max.split.size, block.size来控制拆分的大小
如果mapred.min.split.size大于block size，则会将两个block合成到一个split，这样有部分block数据需要通过网络读取
如果mapred.max.split.size小于block size，则会将一个block拆成多个split，增加了Map任务数（Map对split进行计算并且上报结果，关闭当前计算打开新的split均需要耗费资源）
先获取文件在HDFS上的路径和Block信息，然后根据splitSize对文件进行切分（ splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize) ），默认splitSize 就等于blockSize的默认值（64m）
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
// 首先计算分片的最大和最小值。这两个值将会用来计算分片的大小
long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
long maxSize = getMaxSplitSize(job);
// generate splits
List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
List<FileStatus> files = listStatus(job);
for (FileStatus file: files) {
Path path = file.getPath();
long length = file.getLen();
if (length != 0) {
FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
// 获取该文件所有的block信息列表[hostname, offset, length]
BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
// 判断文件是否可分割，通常是可分割的，但如果文件是压缩的，将不可分割
if (isSplitable(job, path)) {
long blockSize = file.getBlockSize();
// 计算分片大小
// 即 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
long bytesRemaining = length;
// 循环分片。
// 当剩余数据与分片大小比值大于Split_Slop时，继续分片， 小于等于时，停止分片
while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts()));
bytesRemaining -= splitSize;
}
// 处理余下的数据
if (bytesRemaining != 0) {
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
}
} else {
// 不可split，整块返回
splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts()));
}
} else {
// 对于长度为0的文件，创建空Hosts列表，返回
splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
}
}
// 设置输入文件数量
job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());
return splits;
}分片间的数据如何处理
split是根据文件大小分割的，而一般处理是根据分隔符进行分割的，这样势必存在一条记录横跨两个split
解决办法是只要不是第一个split，都会远程读取一条记录。不是第一个split的都忽略到第一条记录
