Hadoop TextInputFormat源码分析
from：http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/42707047
InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API，即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat)，提供以下两个功能：
(1).数据切分：按照某个策略将输入数据切分成若干个split，以便确定MapTask个数以及对应的split。
(2).为Mapper提供输入数据：读取给定的split的数据，解析成一个个的key/value对，共Mapper使用。
InputFormat抽象类中只有两个方法，分别对应上面两个功能，源码如下：
1 public abstract class InputFormat<K, V> { 2 3 4 public abstract 5 List<InputSplit> getSplits(JobContext context 6 ) throws IOException, InterruptedException; 7 8 9 public abstract 10 RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split, 11 TaskAttemptContext context 12 ) throws IOException, 13 InterruptedException; 14 15 }
getSplits()方法返回的是InputSplit类型的集合，InputSplit分片由两个特点：
(1)：逻辑分片即只是在逻辑上对数据进行分片，并不进行物理切分，这点和block是不同的，它只记录一些元信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等；
(2)：必须可序列化，分片信息要上传到HDFS文件系统，还会被JobTracker读取，序列化可以方便进程通信以及永久存储。
createRecordReader()方法返回的是RecordReader对象，该对象可以将输入数据，即InputSplit对应的数据解析成众多的key/value对，会作为MapTask的map方法的输入。
我们本节就一最常用的TextInputFormat为例讲解分片和读取分片数据。
我们先来看看，TextInputFormat、FileInputFormat和InputFormat三者之间的关系，如下：
public class TextInputFormat extends FileInputFormat；
public abstract class FileInputFormat<K, V> extends InputFormat；
public abstract class InputFormat。
最顶的父类InputFormat只有两个未实现的抽象方法 getSplits()和createRecordReader()；而FileInputFormat包含的方法比较多，如下图：
我们在自己的MapReduce程序中设置输入目录就是调用这里面的方法。
TextInputFormat这个类只有两个方法，源码如下：
/** An {@link InputFormat} for plain text files. Files are broken into lines. * Either linefeed or carriage-return are used to signal end of line. Keys are * the position in the file, and values are the line of text.. */ public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> { @Override public RecordReader<LongWritable, Text> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context) { return new LineRecordReader(); } @Override protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) { CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file); if (null == codec) { return true; } return codec instanceof SplittableCompressionCodec; } }
isSplitable方法表示是否要切分文件，这个方法显示如果是压缩文件就不切分，非压缩文件就切分。
接下来，我们只关注那两个主要方法，首先来看：
一：getSplits()方法，这个方法在FileInputFormat类中，它的子类一般只需要实现TextInputFormat中的两个方法而已，getSplits()方法代码如下：
/** * Generate the list of files and make them into FileSplits. */ public List<InputSplit> getSplits(JobContext job ) throws IOException { long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); long maxSize = getMaxSplitSize(job); //Long.MAX_VALUE // generate splits List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>(); List<FileStatus>files = listStatus(job); for (FileStatus file: files) { Path path = file.getPath(); FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration()); long length = file.getLen(); //整个文件的长度 BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length); if ((length != 0) && isSplitable(job, path)) { //默认是true，但是如果是压缩的，则是false long blockSize = file.getBlockSize(); //64M，67108864B long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize); //计算split大小 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) long bytesRemaining = length; while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) { int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining); splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts())); //hosts是主机名,name是IP bytesRemaining -= splitSize; //剩余块的大小 } if (bytesRemaining != 0) { //最后一个 splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts())); } } else if (length != 0) { //isSplitable(job, path)等于false splits.add(new FileSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts())); } else { //Create empty hosts array for zero length files splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0])); } } // Save the number of input files in the job-conf job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size()); LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size()); return splits; }
代码分析：
(1)：minSize=Math.max(getFormatMinSplitSize(),getMinSplitSize(job))：
getFormatMinSplitSize()返回了一个固定值即1；getMinSplitSize(job)是获取在mapred-site.xml文件中"mapred.min.split.size"属性配置的值，默认是0。
(2)：maxSize=getMaxSplitSize(job)：
getMaxSplitSize(job)是获取"mapred.max.split.size"属性配置的值，默认是Long.MAX_VALUE，即Long类型的最大值(注：这个属性在mapred-site.xml文件中并没有，所以不推荐配置)。
(3)：接下来是遍历输入目录下所有文件的FileStatus信息列表。
(4)：然后对每一个文件获取它的目录、文件的长度、文件对应的所有块信息(可能有多个块，每个块对应3个副本)；
(5)：然后如果文件长度不为0且支持分割(isSplitable方法等于true)：获取block大小，默认是64MB，通过方法computeSplitSize(blockSize,minSize,maxSize)计算分片的大小，这个方法的源码返回Max.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize))。
(6)：将bytesRemaiining(剩余分片字节数)设置为整个文件的长度。如果bytesRemaining超过分片大小splitSize一定量才会将文件分成多个InputSplit即当bytesRemaing/splitSize>SPLIT_SLOP(SPLIT_SLOP是固定值为1.1)时进入while循环执行getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining)获取block的索引，第二个参数就是这个block在整个文件中的偏移量，在循环中会从0越来越大，该方法代码如下：
protected int getBlockIndex(BlockLocation[] blkLocations, long offset) { for (int i = 0 ; i < blkLocations.length; i++) { // is the offset inside this block? if ((blkLocations[i].getOffset() <= offset) && (offset < blkLocations[i].getOffset() + blkLocations[i].getLength())){ return i; } } BlockLocation last = blkLocations[blkLocations.length -1]; long fileLength = last.getOffset() + last.getLength() -1; throw new IllegalArgumentException("Offset " + offset + " is outside of file (0.." + fileLength + ")"); }
这个方法中的if语句的条件会限制获取到这个偏移量对应的block的索引。
(7)将这个索引对应的block信息的主机节点以及文件的路径名、开始的偏移量、分片大小splitSize封装到一个InputSplit中加入List<InputSplit> splits中。
(8)bytesRemaining -= splitSize是修改剩余字节大小。
(9)判断循环是否继续，如果满足条件则继续执行循环条件，否则跳出循环。
(10)跳出循环之后如果剩余bytesRemaining还不为0，表示还有未分配的数据，将剩余的数据及最后一个block加入到splits集合中。
(11)自此，我们已经走完了getSplits()方法中的第一个if条件，下面说第二个if条件，当不允许分割即isSplitable==false，则将第一个block、文件目录、开始位置0，长度为整个文件的长度封装到一个InputSplit中，加入到splits中。
(12)执行else条件即当文件的长度==0时，则会splits.add(new FileSplit(path,0,length,new String[0]))没有block，并且初始和长度都为0。
(13)将输入目录下文件的个数赋值给"mapreduce.input.num.files"，方便以后的校对。
(14) 返回分片信息splits。
以上就是getSplits获取分片的过程，当使用基于FileInputFormat继承InputFormat时，为了提高MapTask的数据本地性，应尽量使InputSplit大小与block大小相同，因为当一个分片包含多个block的时候，总会从其他节点读取数据，也就是做不到所有的计算都是本地化，为了发挥计算本地化性能，应该尽量使InputSplit大小和块大小相当。
特殊问题：就是如果分片大小超过block大小，但是InputSplit中封装了单个block的所在主机信息啊，这样能读取多个block数据吗？这个问题留到最后讲解。
二：createRecordReader()方法，该方法返回一个RecordReader对象，实现了类似的迭代功能，将某个InputSplit解析成一个个key/value对。RecordReader应该注意两点：
(1)：定位记录边界：为了能识别一条完整的记录，应该添加一些同步标示，TextInputFormat的标示是换行符；SequenceFileInputFormat的标示是每隔若干条记录会添加固定长度的同步字符串。为了解决InputSplit中第一条或者最后一条可能跨InputSplit的情况，RecordReader规定每个InputSplit的第一条不完整记录划给前一个InputSplit。
(2)：解析key/value：将每个记录分解成key和value两个部分，TextInputFormat每一行的内容是value，该行在整个文件中的偏移量为key；SequenceFileInputFormat的记录共有四个字段组成：前两个字段分别是整个记录的长度和key的长度，均为4字节，后两个字段分别是key和value的内容。
TextInputFormat使用的RecordReader是org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.LineRecordReader。这个类中的方法：首先是initialize()方法，该方法主要是获取分片信息的初始化位置和结束位置，以及输入流(若没有则是压缩流)；mapper的key/value是通过LineRecordReader.nextKeyValue()方法将key和value读取到key和value中的，在这个方法中key被设置为在文件中的偏移量，value通过LineReader.readLine(value,maxLineLength,Math.max((int)Math.min(Integer.Max_VALUE,end-pos),maxLineLength))这个方法读取一行数据放入value中，方法代码如下：
/** * Read one line from the InputStream into the given Text. A line * can be terminated by one of the following: '\n' (LF) , '\r' (CR), * or '\r\n' (CR+LF). EOF also terminates an otherwise unterminated * line. * * @param str the object to store the given line (without newline) * @param maxLineLength the maximum number of bytes to store into str; * the rest of the line is silently discarded. * @param maxBytesToConsume the maximum number of bytes to consume * in this call. This is only a hint, because if the line cross * this threshold, we allow it to happen. It can overshoot * potentially by as much as one buffer length. * * @return the number of bytes read including the (longest) newline * found. * * @throws IOException if the underlying stream throws */ public int readLine(Text str, int maxLineLength, int maxBytesToConsume) throws IOException { /* We're reading data from in, but the head of the stream may be * already buffered in buffer, so we have several cases: * 1. No newline characters are in the buffer, so we need to copy * everything and read another buffer from the stream. * 2. An unambiguously terminated line is in buffer, so we just * copy to str. * 3. Ambiguously terminated line is in buffer, i.e. buffer ends * in CR. In this case we copy everything up to CR to str, but * we also need to see what follows CR: if it's LF, then we * need consume LF as well, so next call to readLine will read * from after that. * We use a flag prevCharCR to signal if previous character was CR * and, if it happens to be at the end of the buffer, delay * consuming it until we have a chance to look at the char that * follows. */ str.clear(); int txtLength = 0; //tracks str.getLength(), as an optimization int newlineLength = 0; //length of terminating newline boolean prevCharCR = false; //true of prev char was CR long bytesConsumed = 0; do { int startPosn = bufferPosn; //starting from where we left off the last time if (bufferPosn >= bufferLength) { startPosn = bufferPosn = 0; if (prevCharCR) ++bytesConsumed; //account for CR from previous read bufferLength = in.read(buffer); //从输入流中读取一定数量的字节，并将其存储在缓冲区数组 b 中。以整数形式返回实际读取的字节数。 if (bufferLength <= 0) //结束了，没数据了 break; // EOF } //'\n'，ASCII码：10，意义：换行NL；；；；'\r' ，ASCII码：13，意义： 回车CR for (; bufferPosn < bufferLength; ++bufferPosn) { //search for newline if (buffer[bufferPosn] == LF) { //如果是换行字符\n newlineLength = (prevCharCR) ? 2 : 1; ++bufferPosn; // at next invocation proceed from following byte，越过换行字符 break; } if (prevCharCR) { //CR + notLF, we are at notLF，如果是回车字符\r newlineLength = 1; break; } prevCharCR = (buffer[bufferPosn] == CR); } int readLength = bufferPosn - startPosn; if (prevCharCR && newlineLength == 0) //表示还没遇到换行，有回车字符，且缓存最后一个是\r --readLength; //CR at the end of the buffer bytesConsumed += readLength; int appendLength = readLength - newlineLength; //newlineLength换行符个数 if (appendLength > maxLineLength - txtLength) { appendLength = maxLineLength - txtLength; } if (appendLength > 0) { str.append(buffer, startPosn, appendLength); //将数据加入str txtLength += appendLength; } } while (newlineLength == 0 && bytesConsumed < maxBytesToConsume);//循环条件没有换行并且没超过上限 if (bytesConsumed > (long)Integer.MAX_VALUE) throw new IOException("Too many bytes before newline: " + bytesConsumed); return (int)bytesConsumed; }
这个方法的目的就是读取一行记录写入str中，bytesConsumed记录为读取的字节总数；bufferLength=in.read(buffer)从输入流读取bufferLength长度的字节数据放入buffer中；do-while中开始部分的if语句要保证将bufferLength个字节数据处理完毕之后再从输入流中读取下一行数据；newlineLength表示换行的标记符长度(0、1、2三种值)，因为不同的系统换行标记可能不同，有三种：\r(回车符)、\n(换行符)、\r\n(\n：Unix系统换行符末结束符；\r\n：window系统行末结束符；\r：MAC OS系统行末结束符)。
接下来是进入for循环，for循环会挨个检查字符是否是\r\n，如果是回车符\r，还会将prevCharCR设置为true，当前字符如果是换行符\n，prevCharR==true时(表示上一个字符是回车符)则newlineLength=2(这表明当前系统的换行标记是\r\n)，prevcharCR==false(表示上一个字符不是回车符)则newlineLength=1(这表明当前系统的换行标记是\n)，并退出for循环；如果当前字符不是换行符\n且prevCharCR==true(表明当前系统的换行标记是\r)则newlineLength=1并退出for循环；这样就找到了换行标记，然后计算数据的长度appendLength(不包含换行符)，将buffer中指定位置开始长度为appendLength的数据追加到str(这里其实就是value)中；txtLength表示的是str(这里其实是value中值的长度)。
do-while循环的条件是：
(1)：没有发现换行标记即newlineLength==0；
(2)：读取的字节数量没有超过上限即bytesconsumed <maxBytesToConsume。
当这两个条件要同时满足。这其中有个问题就是当前系统的换行标记是\r\n，但是这两个字符没有同时出现在这次读取的数据之中，\n在下一个批次中，这没有关系，上面的for循环会检查\r出现之后的下一个字符是否是\n再对newliineLength进行设置的。从这个方法可以看出，即使是记录跨split、跨block也不能阻止它完整读取一行数据的决心啊。
我们再回来看看LineRecordReader.nextKeyValue()方法，这个方法的代码如下：
public boolean nextKeyValue() throws IOException { if (key == null) { key = new LongWritable(); } key.set(pos); if (value == null) { value = new Text(); } int newSize = 0; // We always read one extra line, which lies outside the upper // split limit i.e. (end - 1) while (getFilePosition() <= end) { newSize = in.readLine(value, maxLineLength, Math.max(maxBytesToConsume(pos), maxLineLength)); if (newSize == 0) { break; } pos += newSize; if (newSize < maxLineLength) { break; } // line too long. try again LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " + (pos - newSize)); } if (newSize == 0) { key = null; value = null; return false; } else { return true; } }
这个方法会控制split读取数据的结束位置，上面的readLine()方法只关注输入流不会管split的大小的。需要注意的是其中的while循环，其中的pos和end表示当前在文件中的偏移量和split的结束位置，即使这个split的最后一行跨split也会完整的读取一行。也就保证了一个记录的完整性。mapper获取key/value会通过getCurrentKey()和getCurrentValue()来达到。但是调用这两个方法前得先调用nextKeyValue()方法才能实现key和value的赋值。
到这里我们回头看看上面那个特殊问题，就是split的大小超过block的大小数据读取的问题，我们前面已经讲过split是逻辑分片，不是物理分片，当MapTask的数据本地性发挥作用时，会从本机的block开始读取，超过这个block的部分可能还在本机也可能不再本机，如果是后者的话就要从别的节点拉数据过来，因为实际数据是一个输入流，这个输入流面向整个问加你，不受什么block啊、split的影响，split越大可能需要从别的节点拉的数据也越大，从而效率也会越慢，拉数据的多少是由getSplits()方法中splitSize决定的。
至此，TextInputFormat的分片和数据读取过程就讲完了。这只是一个例子，其他InputFormat可以参考这个。
