MapReduce的详细过程
写在前面的话
MapReduce作为hadoop的编程框架,是工程师最常接触的部分,也是除去了网络环境和集群配 置之外对整个Job执行效率影响很大的部分,所以很有必要深入了解整个过程。本文写作的目的在于使得读者对整个MapReduce过程有比较细致的了解,当自己需要定制MapReduce行为时,知道该重写 哪些类和方法。在写作时,我贴了部分认为重要的源码和接口,并跟着自己的理解,对于某些内容,结 合了自己在工作中遇到的问题,给出了实践参考。
总体概览
[本图摘自http://blog.sqlauthority.com/]
比较High Level的来看,整个MapReduce过程分为三步:· Map:读取输入,做初步的处理,输出形式的中间结果· Shuffle:按照key对中间结果进行排序聚合,输出给reduce线程·Reduce:对相同key的输入进行最终的处理,并将结果写入到文件中。
用经典的WordCount例子来简单说明一下上面的过程。假设我们现在要做的是统计一个文本中单词的个数,我们将文件切分成几个部分,然后创建多个Map线程,处理这些输入,输出的中间结果是的形式,shuffle过程将同样Key的元组,也就是word相同的,分配到同样的reduce线程中,reduce线程 汇总同一个word的元组个数,最终输出。
我这么一说,你是不是感觉已经理解MapReduce了?差不多吧,但是理解与深入理解是1与10000 的差距,下面让我提几个细节方面的问题:
1. 原始数据是怎么切分的,又是以什么形式传递给Map线程的?
2. 有多少个map线程,怎样控制他们?
3. 输出写到磁盘的过程是怎样的?
4. 如果要保证同一个中间结果key交给同一个reduce,要不要排序?什么时候排序?
5. 满足什么条件的中间结果会调用一次reduce方法,满足什么条件的中间结果会交给一个reduce 线程?
6. 有多少reduce线程,怎样控制他们? 7. 有多少输出文件? ...
是不是有很多问题都看不懂啦?没关系,下面我就详细讲解这个过程。
Yarn的资源分配与任务调度
之所以要讲解这一部分,是因为MapReduce过程牵扯到了框架本身的东西,我们得知道计算线程 是怎么来的,怎么没的。
Hadoop由1.0进化成2.0,变更还是很大的,1.0里整个job的资源分配,任务调度和监控管理都是 由一个JobTracker来做的,扩展性很差,2.0对整个过程重新设计了一下,我们重点来看2.0的内容。
一个Job要在集群中运行起来,需要几个条件,首先,运算资源,可能包括内存,cpu等,其次,得 有一个任务的调度算法,安排运行的先后顺序,最后,得知道工作进行的顺不顺利,并把情况及时的反馈给上级,以便及时的做出响应。下面分别说明。
下面我们首先看看1.0时代hadoop集群是怎么管理资源和调度任务的。
hadoop1.0的资源管理
hadoop1.0的资源管理
[本图来自百度百科的“MapReduce”词条]
对于一个集群来说,资源有很多维度,比如内存,CPU等,1.0时代将节点上的资源切成等份,使用 slot的概念来抽象,根据对资源占用情况的不同,又可细分为Map slot和reduceslot。slot代表一种运 行的能力,像许可证一样,MapTask只有获得了Map slot后才可以执行,ReduceTask同理。对于一个 节点,有多少slot是事先配置好的。
JobTracker和TaskTracker共同管理这些slot,其中JobTracker运行在NameNode上,负责资源 的分配和任务的调度,TaskTracker运行在Data Node上,负责所在节点上资源的监控和task的管理。 具体一点,当用户的任务提交给jobtracker之后,jobtracker根据任务的情况决定要启动多少MapTask 和ReduceTask,然后根据TaskTracker反馈的slot使用情况(以及其他的因素,比如根据数据的存储情 况),决定给哪几个TaskTracker分配多少个MapTask和多少个ReduceTask。接收到任务后,TaskTracker 负责启动JVM来运行这些Task,并把运行情况实时反馈给JobTracker。
注意,TaskTracker只有监控权,没有调度权,也就是它只能把运行情况反馈给JobTracker,在他这里有多少个Task,当task失败时,重启task之类的管理权限,都在JobTracker那里。JobTracker的 任务管理是Task级别的,也即JobTracker负责了集群资源的管理,job的调度,以及一个Job的每个Task 的调度与运行。
打个比方,JobTracker是一个极度专权的君王,TaskTracer是大臣,君王握有所有的权利,大臣们 被架空,君王说事情怎么做,底下的就得怎么做,大臣只管执行,并把进行情况告诉君王,如果事情搞砸了,大臣也不得擅作主张的重新做一遍,得上去请示君王,君王要么再给他一次机会,要么直接拖出 去砍了,换个人完成。
极度专权早晚累死,而且一个人的力量终归是有限的,这也是1.0时代很大的问题。所以新时代采取了全新的设计。Yarn的资源控制与任务调度
[本图摘自http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html]
Yarn用Container的概念来抽象资源,Container描述了自己的位置,自己拥有的CPU,内存等资 源的数量。Container跟任务完全独立了,是一个完全硬件的抽象。比1.0里使用计算时槽更加细粒度, 也更易于理解。
资源控制由ResourceManage(RM)和Node Manager(NM)两个角色参与,其中Node Manager 管理所在node上的container,并把资源的使用情况汇报给ResourceManager,Resource Manager 通过Node Manager返回的信息,掌握着整个集群的资源情况。为了便于管理,Hadoop集群的管理 员可以建立多个队列,每个队列配置一定量的资源,用户可以向一个或多个队列提交Job。作为集群的 用户,可以到50030端口查看集群的队列的分配和负载情况。
当一个用户提交了一个job给ResourceManager, Resource Manager 并不是直接衡量它所需的 资源并调度,而是下放给一个Application Master(AM)的角色,这个AM全权负责用户提交的这个Job,它会根据Job的情况向RM申请资源,RM告诉AM它可以使用的Container的信息,AM再将自己 Job的task放到这些Container中运行并监控。如果有失败的task,AM可以根据情况选择重启task。
有几个关键的点我列出来,以确保理解正确:
1. 集群的资源监控由RM与NM合作完成,任务调度与监控由RM与AM完成,结构更加清晰。
2. RM对任务的管理是Job级别的,即它只负责为整个Job分配资源,并交给AM去管理。RM得到了大大的解放。
3. 与TaskTracker相比,AM拥有更多的权利,它可以申请资源并全权负责task级别的运行情况。
4. 与TaskTracker相比,AM可以使用其他机器上的计算资源(即Container)。这些资源也不再有Map和Reduce的区别。
继续上面的例子。我用壮丁来比喻Container,壮丁有很多属性,比如家乡(location),力气( 内存),财产(CPU),君王(RM)通过锦衣卫(NM)来掌握各个地方(Node)壮丁的使用情况。 当有百姓提出一个要求(提交一个Job),比如兴修水利,君王不再事无巨细的过问这件事情,而是叫 一个合适的大臣(AM)过来,比如此例中的水利大臣,问他需要多少人,多少钱,然后衡量一下国力, 播一些壮丁给他用。水利大臣可以使用全国范围内的壮丁,对他们有绝对的领导权,让他们干嘛就得干 嘛。事情要么圆满完成,水利大臣给君王报喜,要么发现难度太大啊,尝试了好多办法都失败了(job尝 试次数到达一定数量),只好回去请罪。
君王遵循政务公开的原则,所有job的运行情况都可以通过50030端口查看:
好了,讲了这么一大通,我想关于Job怎么跑起来,task怎么来怎么没,应该有个概念了。用户将自 己的代码上传到集群的一个client Node上,运行代码,代码里会对自己的job进行配置,比如输入在 哪,有哪些依赖的jar包,输出写到哪,以什么格式写,然后提交给ResourceManager,ResourceManager 会在一个Node上启动ApplicationMaster负责用户的这个Job,AM申请资源,得到RM的批准和分配 后,在得到的Container里启动MapTask和ReduceTask,这两种task会调用我们编写的Mapper和Reducer等代码,完成任务。任务的运行情况可以通过web端口查看。
MapReduce 计算框架最重要的两个类是Mapper和Reducer,用户可以继承这两个类完成自己的 业务逻辑,下面以这两个类的输入输出为主线详细讲解整个过程。例子总是最容易被人理解的,所以讲解过程有看不懂的,可以回来查看这个简单的job。用户想使用MapReduce的过程统计一组文件中每 个单词出现的次数,与经典的WordCount不同的是,要求大写字母开头的单词写到一个文件里面,小写 的写到另一个文件中。
Mapper的输入
所谓源码之前,了无秘密,先上mapper的源码。
Mapper的源码
<span style="font-size:12px;">public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
/*** The <code>Context</code> passed on to the {@link Mapper} implementations. */
public abstract class Contextimplements MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {
}
/*** Called once at the beginning of the task. */
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// NOTHING
}
/*** Called once for each key/value pair in the input split. Most applications * should override this, but the default is the identity function.*/
@SuppressWarnings("unchecked")protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,
Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
}
/*** Called once at the end of the task. */
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// NOTHING
}
/*** Expert users can override this method for more complete control over the * execution of the Mapper.* @param context* @throws IOException*/
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
try {
while (context.nextKeyValue()) {
map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
}
} finally {
cleanup(context); }
}
} </span><span style="font-size: 24px;">
</span>可以简单的说,Mapper的输入来自于Context。我们先看一下MapContext的实现:
public class MapContextImpl<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>extends TaskInputOutputContextImpl<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> implements MapContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
private RecordReader<KEYIN,VALUEIN> reader; private InputSplit split;
public MapContextImpl(Configuration conf, TaskAttemptID taskid, RecordReader<KEYIN,VALUEIN> reader, RecordWriter<KEYOUT,VALUEOUT> writer,
OutputCommitter committer, StatusReporter reporter, InputSplit split) {
super(conf, taskid, writer, committer, reporter); this.reader = reader;this.split = split;
}
/**
* Get the input split for this map.
*/
public InputSplit getInputSplit() { return split;
}
@Override
public KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException { return reader.getCurrentKey();
}
@Override
public VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException { return reader.getCurrentValue();
}
@Override
public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException { return reader.nextKeyValue();
}
}
MapContextImpl类组合了两个类型的对象,即InputSplit和RecordReader,并封装了获取输入 的Key和Value的方法,在深入探讨InputSplit和RecordReader之前,我们先看一下这个Context是 怎么传递给我们编写的Mapper函数的。下面是我从MapTask类中摘出的一段代码:
public class MapTask extends Task {
private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>
void runNewMapper(final JobConf job,
final TaskSplitIndex splitIndex,
final TaskUmbilicalProtocol umbilical,
TaskReporter reporter
) throws IOException, ClassNotFoundException,
InterruptedException {
// make a task context so we can get the classes
org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext taskContext =
new org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl(job,
getTaskID(),
reporter);
// make a mapper
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> mapper =
(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>)
ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getMapperClass(), job);
// make the input format
org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<INKEY,INVALUE> inputFormat =
(org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<INKEY,INVALUE>)
ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getInputFormatClass(), job);
// rebuild the input split
org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit split = null;
split = getSplitDetails(new Path(splitIndex.getSplitLocation()),
splitIndex.getStartOffset());
LOG.info("Processing split: " + split);
org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader<INKEY,INVALUE> input =
new NewTrackingRecordReader<INKEY,INVALUE>
(split, inputFormat, reporter, taskContext);
...
org.apache.hadoop.mapreduce.MapContext<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>
mapContext =
new MapContextImpl<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>(job, getTaskID(),
input, output,
committer,
reporter, split);
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>.Context
mapperContext =
new WrappedMapper<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>().getMapContext(
mapContext);
try {
input.initialize(split, mapperContext);
mapper.run(mapperContext);
...
}finally{
closeQuietly(input);
...
}
从代码中可以看出,我们在客户端提交Job之前所进行的配置以JobContext的形式传递给了MapTask, 在MapTask的runNewMapper()的方法中,它使用反射实例化出了用户指定的Mapper类和inputFormat 类,并新建了InputSplit和RecorderReader用来实例化上面提交的MapContext,MapContext以参数的形式被传递给了包装类WrappedMapper,在对input进行初始化后,以
mapper.run(mapperContext);
的形式正式调用我们用户的代码。
InputSplit
源码中对InputSplit类的描述是:
/**
* <code>InputSplit</code> represents the data to be processed by an
* individual {@link Mapper}. *
* <p>Typically, it presents a byte-oriented view on the input and is the
* responsibility of {@link RecordReader} of the job to process this and present
* a record-oriented view.*/
public abstract class InputSplit { public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException; public abstractString[] getLocations() throws IOException, InterruptedException; }
更易于理解的表述是,InputSplit决定了一个Map Task需要处理的输入。更进一步的,有多少个 InputSplit,就对应了多少个处理他们的Map Task。从接口上来看,InputSplit中并没有存放文件的内 容,而是指定了文件的文件的位置以及长度。
既然inputsplit与MapTask之间是一一对应的,那么我们就可以通过控制InputSplit的个数来调整 MapTask的并行性。当文件量一定时,InputSplit越小,并行性越强。inputsplit的大小并不是任意的, 虽然最大值和最小值都可以通过配置文件来指定,但是最大值是不能超过一个block大小的。
Block是什么?用户通过HDFS的接口,看到的是一个完整文件层面,在HDFS底层,文件会被切成固 定大小的Block,并冗余以达到可靠存储的目的。一般默认大小是64MB,可以调节配置指定。
InputSplit是从字节的角度来描述输入的,回头查看一下Mapper,它里面没有这种东西啊,用到的 Key,Value是从哪来的?有请RecordReader。
RecordReader
RecordReader
按照惯例,先上源码:
public abstract class RecordReader<KEYIN, VALUEIN> implements Closeable {
/**
* Called once at initialization.
* @param split the split that defines the range of records to read
* @param context the information about the task
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
public abstract void initialize(InputSplit split,
TaskAttemptContext context
) throws IOException, InterruptedException;
/**
* Read the next key, value pair.
* @return true if a key/value pair was read
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
public abstract
boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException;
/**
* Get the current key
* @return the current key or null if there is no current key
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
public abstract
KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException;
/**
* Get the current value.
* @return the object that was read
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
public abstract
VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException;
/**
* The current progress of the record reader through its data.
* @return a number between 0.0 and 1.0 that is the fraction of the data read
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
public abstract float getProgress() throws IOException, InterruptedException;
/**
* Close the record reader.
*/
public abstract void close() throws IOException;
}
啊哈,InputSplit原来是RecordReader的一个参数啊。recordReader从InputSplit描述的输入里 取出一个KeyValue,作为mapper.map()方法的输入,跑一遍Map方法。打个比方,InputSplit像一 桌大餐,吃还是得一口一口吃,怎样算一口,就看RecordReader怎么实现了。
好了,如果我想自己实现InputSplit和RecordReader,应该写在哪呢?下面就讲InputFormat。
InputFormat
上文我们提到了InputFormat,这个类我们在配置Job的时候经常会指定它的实现类。先来看接口。
public abstract class InputFormat<K, V> {
public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context) throws IOException, InterruptedException;
public abstract RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context ) throws IOException, InterruptedException;
}
明白了吧,InputSplit是在getSplit函数里面算出来的,RecordReader也是在这里Create出来 的。如果你想以自己的方式读取输入,就可以自己写一个InputFormat的实现类,重写里面的方法。
当然,如果你说我很懒,不想自己写怎么办?好办,之所以要用框架,很重要的一点就是人家提供 了默认实现啦。WordCount里面一般用的是TextInputFormat,我们看一下它的实现。
public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text>
implements JobConfigurable {
public RecordReader<LongWritable, Text> getRecordReader(
InputSplit genericSplit, JobConf job,
Reporter reporter)
throws IOException {
reporter.setStatus(genericSplit.toString());
String delimiter = job.get("textinputformat.record.delimiter");
byte[] recordDelimiterBytes = null;
if (null != delimiter) {
recordDelimiterBytes = delimiter.getBytes(Charsets.UTF_8);
}
return new LineRecordReader(job, (FileSplit) genericSplit,
recordDelimiterBytes);
}
}
有没有一下明白了的感觉?它实现了自己的getRecordReader方法,里面从配置中取了Delimiter, 这个东西的默认值是"\n"!然后返回了以Delimiter划分的一个LineRecordReader,知道为什么你制定了InputFormat之后,Mapper里面读到的就是一行一行的输入了吧。
在我们加强版的WordCount里,也完全可以使用默认实现的TextInputFormat。关于Mapper的 输入暂时就讲这些,下面我们来看Mapper的输出。
Mapper的输出
注意到上文贴出的Mapper的默认实现的map方法中,是将Key和Value直接写入到context当中,我们已经知道了context是从MapContextImpl来的,那这个Write方法是怎么回事?
Context.Write的来历
Write方法是它从MapContextImpl父类TaskInputOutputContextImpl继承来的,看一下这个类 的部分代码:
public abstract class TaskInputOutputContextImpl<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>
extendsTaskAttemptContextImpl
implements TaskInputOutputContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
private RecordWriter<KEYOUT,VALUEOUT> output;
private OutputCommitter committer;
public TaskInputOutputContextImpl(Configuration conf, TaskAttemptID taskid,
RecordWriter<KEYOUT,VALUEOUT> output,
OutputCommitter committer,
StatusReporter reporter) {
super(conf, taskid, reporter);
this.output = output;
this.committer = committer;
}
/**
* Generate an output key/value pair.
*/
public void write(KEYOUT key,VALUEOUT value
) throws IOException, InterruptedException {
output.write(key, value);
}
}
注意到了有个RecordWriter类,跟我们在上文分析过的RecordReader一看就是兄弟嘛,作用你 也肯定猜到了,就是将一个Key value对写入到输出文件中。回过头来看它的输出类是怎么从MapTask 中传入的:
org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter output = null;
// get an output object
if (job.getNumReduceTasks() == 0) {
output =
new NewDirectOutputCollector(taskContext, job, umbilical, reporter);
} else {
output = new NewOutputCollector(taskContext, job, umbilical, reporter);
}
判断条件满足时,说明这个Job没有ReduceTask,这时RecordWriter被实例化成了 NewDirectOutputCollector,否则的话,实例化为NewOutputCollector。来具体看看这两个内部类。
private class NewDirectOutputCollector<K,V>
extends org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter<K,V> {
private final org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter out;
...
out = outputFormat.getRecordWriter(taskContext);
...
out.write(key, value);
}
前者直接调用了OutputFormat来实例化自己,我们写Job的时候一般会指定Job的OutputFormat,这个类在MapTask中是通过反射的方式引入的。可见,第一个分支的逻辑是会直接把map的输出写入到 我们整个Job的输出当中。具体是怎么个写入的过程,我们留到reduce的输出中讲,毕竟那里才是最常规的会写输出文件的地方。
private class NewOutputCollector<K,V>
extends org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter<K,V> {
private final MapOutputCollector<K,V> collector;
private final org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V> partitioner;
private final int partitions;
@SuppressWarnings("unchecked")
NewOutputCollector(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext jobContext,
JobConf job,
TaskUmbilicalProtocol umbilical,
TaskReporter reporter
) throws IOException, ClassNotFoundException {
collector = createSortingCollector(job, reporter);
partitions = jobContext.getNumReduceTasks();
if (partitions > 1) {
partitioner = (org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V>)
ReflectionUtils.newInstance(jobContext.getPartitionerClass(), job);
} else {
partitioner = new org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V>() {
@Override
public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {
return partitions - 1;
}
};
}
}
@Override
public void write(K key, V value) throws IOException, InterruptedException {
collector.collect(key, value,
partitioner.getPartition(key, value, partitions));
}
@Override
public void close(TaskAttemptContext context
) throws IOException,InterruptedException {
try {
collector.flush();
} catch (ClassNotFoundException cnf) {
throw new IOException("can't find class ", cnf);
}
collector.close();
}
}这个内部类有两个成员变量,一个是MapOutputCollector,一个是Partitioner。最终的写入调 用的是MapOutputCollector的Write方法完成的。Partitioner的名气更大一些,我们先来介绍。
Partitioner
但凡了解一点MapReduce的人应该都知道这个类,它的作用是根据Key将Map的输出分区,然后 发送给Reduce线程。有多少个Partition,就对应有多少个Reduce线程。Reduce线程的个数是可以 在配置文件中设定的。上面代码的逻辑就是先读一下这个配置,看一下需要分到少个分区,如果分区数 少于1,就实例化出一个Partitioner的默认实现,否则的话,用反射读取用户设置的实现类。
我们一般只重写它的一个方法:getPartition,参数是一个Key Value对以及Partition的总数,比 较常见的实现是取Key的hashcode再对总的分区数取模。
注意,为了提高整个job的运行速度,reduce task应该尽可能均匀的接收Map的输出。partition 作为Map输出分配的唯一参考标准,映射规则至关重要,partition返回值一样的Map的输出,将会交 给一个reducetask,在实际工作中,我们就遇到了partition返回值不合理,好多Mapper的输出都压 在一个reduce的task上,造成这个reducetask执行非常缓慢,整体的job一直结束不了的情况。尽可 能均匀的分配partition!
MapOutputCollector
这个Collector我们可以自己实现,不过不是很常见。它有一个默认实现,叫MapOutputBuffer。有关MapOutputBuffer的分析,文献[4]有非常清晰的解释,值得一看。
MapOutputBuffer
Combiner的意思是局部的reduce,它可以在job配置的时候指定,实现的逻辑也跟reduce一致, Combiner的作用是可以减少Mapper和Reducer之间传输的数据量。以我们上面大小写敏感的word count来说,同一台机器上的Mapper输出,可以先合并一次,将n个合并成的形式,再传递给reducer。
我把这个类里关键的方法列一下,源码比较多,就不贴了,可以参照那篇帖子。init
public void init(Context context) throws IOException, ClassNotFoundException; collect
<span style="font-size:12px;">public synchronized void collect(K key, V value, int partition) throws IOException; </span>对外最常调用的接口。判定参数传入的参数类型与用户对job的配置一不一致(”Type mismatch in key from map\value“),当缓冲区没有足够的位置存放当前键值对时,将缓冲区的内容溢出写 到磁盘,否则的话,序列化键值对,写入到缓冲区数组,并将这个键值对的位置信息连同partition编号 写入到index数组里。
flush
public synchronized void collect(K key, V value, int partition) throws IOException; 当map所有的输出都收集完了之后,处理残留在缓冲区,没有溢写到磁盘的数据。
sortAndSpill
private void sortAndSpill() throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException;
溢写的关键逻辑,其中会调用排序函数和combiner。Combiner的逻辑与reducer的完全一样,相 当于每个map线程的局部预处理,通过对局部数据的合并,来起到减少shuffle阶段数据量的作用。
spillSingleRecord
private void spillSingleRecord(K key, V value, int partition) throws IOException;当缓冲区没有达到溢出条件,并且放不下当前这条记录的时候会调用的方法,主要用来处理大键值 对的边界条件。这种情况直接写磁盘。
compare&&swap
public int compare(int mi, int mj) {
int kvi = this.offsetFor(mi % this.maxRec);
int kvj = this.offsetFor(mj % this.maxRec);
int kvip = this.kvmeta.get(kvi + 2);
int kvjp = this.kvmeta.get(kvj + 2);
return kvip != kvjp?kvip - kvjp:this.comparator.compare(this.kvbuffer, this.kvmeta.get(kvi + 1), this.kvmeta.get(kvi + 0) - this.kvmeta.get
(kvi + 1), this.kvbuffer, this.kvmeta.get(kvj + 1), this.kvmeta.get(kvj + 0) - this.kvmeta.get(kvj + 1));
}
public void swap(int mi, int mj) {
int iOff = mi % this.maxRec * 16;
int jOff = mj % this.maxRec * 16;
System.arraycopy(this.kvbuffer, iOff, this.META_BUFFER_TMP, 0, 16);
System.arraycopy(this.kvbuffer, jOff, this.kvbuffer, iOff, 16);
System.arraycopy(this.META_BUFFER_TMP, 0, this.kvbuffer, jOff, 16);
}
从这两个函数可以猜出排序函数的行为。代码里出现的kvmeta就是上文中提到的index数组,他是 kvbuffer的一种int视角,比较的对象就是它的两个元素,如果有乱序情况,交换的也是这两个元素的位 置。
mergeParts
private void mergeParts() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException;当文件全部溢出之后,会调用这个方法将小文件合并成大文件。
[本图摘自http://www.it165.net/pro/html/201402/9903.html]
合并前后的示意图还是很形象的。最终在shuffle的时候,只要根据index查找对应的数据就可以了。
业务场景
我一直没有想过MapTask是否会对输出自动排序,直到有一天我正真需要自己动手修改业务代码。
我在的组做的是数据处理,在我们的业务场景中,有两种数据结构,event和session,用户在电商网站上操作时,会在后台产生一系列的event,比如你查询了一件商品,后台就有一个查询event产生。event用guid和timestamp唯一标示,可能还含有其他的属性(比如ip等),guid可以简单的理解成用 户的一种标示,event说白了是某个用户在某一时刻产生的某种动作。session的意思某个用户在一段连 续时间内产生的动作集合,比event的抽象层次更高,它用sessionId和timestamp来标示,也有诸如这 个session一共包含了多少个event这种统计信息。sessionId跟guid一样,某个用户在一定时间内是唯 一的,session的timestamp取的是这段时间这个用户的第一个event的timestamp。
好了,我们需要写一个MapReduce的job,输入是event,输出是session。在map阶段,从event 里面提取出key,然后同一个用户产生的event,应该一起在reduce阶段统计。既然有时序的问题,是 不是在统计之前应该先排个序?可我翻遍了代码,都没有找到对key排序的逻辑,是前辈代码的巨大bug ?
当然不是,在我们将guid与timestamp作为key输出时,MapTask已经按照这两个字段做了排序。 注意,这种有序,指的只是当前MapTask局部输出的有序。从Mapper的输出,到真正Reducer的输入,还有很重要的一个过程要走。
Shuffle
从语义上说,Shuffle应该是Map和Reduce中间的过程,从源码的代码结构上看,shuffle过程是 在reduceTask中得。前段时间在考公司的hadoop测试的时候,有这种变态的问题,说下面属于reduce 过程的操作有。。至今不知道正确答案是什么。
ReduceTask有三个Phase,即copyPhase,sortPhase和reducePhase,主流的做法应该是将前两个phase归为Shuffle阶段,reducephase作为狭义的reduce过程。
ShuffleConsumerPlugin
Shuffle 过程通过调用抽象类ShuffleConsumerPlugin来完成,它有个实现类,就叫做“Shuffle”。下面是Shuffle类最主要的run方法的实现:
@Override
public RawKeyValueIterator run() throws IOException, InterruptedException {
// Scale the maximum events we fetch per RPC call to mitigate OOM issues
// on the ApplicationMaster when a thundering herd of reducers fetch events
// TODO: This should not be necessary after HADOOP-8942
int eventsPerReducer = Math.max(MIN_EVENTS_TO_FETCH,
MAX_RPC_OUTSTANDING_EVENTS / jobConf.getNumReduceTasks());
int maxEventsToFetch = Math.min(MAX_EVENTS_TO_FETCH, eventsPerReducer);
// Start the map-completion events fetcher thread
final EventFetcher<K,V> eventFetcher =
new EventFetcher<K,V>(reduceId, umbilical, scheduler, this,
maxEventsToFetch);
eventFetcher.start();
// Start the map-output fetcher threads
boolean isLocal = localMapFiles != null;
final int numFetchers = isLocal ? 1 :
jobConf.getInt(MRJobConfig.SHUFFLE_PARALLEL_COPIES, 5);
Fetcher<K,V>[] fetchers = new Fetcher[numFetchers];
if (isLocal) {
fetchers[0] = new LocalFetcher<K, V>(jobConf, reduceId, scheduler,
merger, reporter, metrics, this, reduceTask.getShuffleSecret(),
localMapFiles);
fetchers[0].start();
} else {
for (int i=0; i < numFetchers; ++i) {
fetchers[i] = new Fetcher<K,V>(jobConf, reduceId, scheduler, merger,
reporter, metrics, this,
reduceTask.getShuffleSecret());
fetchers[i].start();
}
}
// Wait for shuffle to complete successfully
while (!scheduler.waitUntilDone(PROGRESS_FREQUENCY)) {
reporter.progress();
synchronized (this) {
if (throwable != null) {
throw new ShuffleError("error in shuffle in " + throwingThreadName,
throwable);
}
}
}
// Stop the event-fetcher thread
eventFetcher.shutDown();
// Stop the map-output fetcher threads
for (Fetcher<K,V> fetcher : fetchers) {
fetcher.shutDown();
}
// stop the scheduler
scheduler.close();
copyPhase.complete(); // copy is already complete
taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);
reduceTask.statusUpdate(umbilical);
// Finish the on-going merges...
RawKeyValueIterator kvIter = null;
try {
kvIter = merger.close();
} catch (Throwable e) {
throw new ShuffleError("Error while doing final merge " , e);
}
// Sanity check
synchronized (this) {
if (throwable != null) {
throw new ShuffleError("error in shuffle in " + throwingThreadName,
throwable);
}
}
return kvIter;
}Shuffle的时候,会先判断是不是local run的,如果不是的话,会默认启动5个Fetcher线程拉取 map的输出,Fetcher会先找到一个主机,确定这台机器上它要拉取的map task的输出,然后使用http协议获取response的stream,交给MapOutput类型的对象去完成具体的下载任务。
当文件拉取完成,就会进入sort阶段。注意到我们拉取到数据都是局部有序的,因此,排序的过程, 实际上也就是一个Merge的过程。Copy phase结束之后,Shuffle会调用
kvIter = merger.close();
方法来得到排序完成的map的key value输出。
MapOutput
MapOutput有两个实现类,即OnDiskMapOutput和InMemoryMapOutput,具体哪一个被实例化,是看当前要shuffle的数据适不适合放到内存中。
OnDiskMapOutput的行为如下所示:
final int BYTES_TO_READ = 64 * 1024;
byte[] buf = new byte[BYTES_TO_READ];
while (bytesLeft > 0) {
int n = input.read(buf, 0, (int) Math.min(bytesLeft, BYTES_TO_READ));
if (n < 0) {
throw new IOException("read past end of stream reading " +
getMapId());
}
disk.write(buf, 0, n);
bytesLeft -= n;
metrics.inputBytes(n);
reporter.progress();
}InMemoryMapOutput的行为如下：
public static void readFully(InputStream in, byte buf[],
int off, int len) throws IOException {
int toRead = len;
while (toRead > 0) {
int ret = in.read(buf, off, toRead);
if (ret < 0) {
throw new IOException( "Premature EOF from inputStream");
}
toRead -= ret;
off += ret;
}
}代码比较简单,前者有个buffer,一边读一边写文件,后者将数据缓存在一个byte数组里,跟类名 看上去的行为完全一致。
当MapOutput拷贝方法shuffle返回时,Fetcher会调用Scheduler的copySucceed方法做一些 收尾工作,比如将已经拷贝过的host从待拷贝列表中删除。比较重要的一点是,它会调用Mapoutput的commit方法。两种Mapoutput的实现在这里的差异不大,都会调用MergeManagerImpl的closeXXXXFile 方法。
MapOutput 负责的是将数据从集群中得其他机器上拉取过来,拉取到的数据怎么Merge到一起, 就是MergeManagerImpl考虑的事情了。
MergeManagerImpl
MergeManagerImpl几乎handle了所有与merge相关的实现。他有两个(其实是三个)内部类, InMemeryMerger和OnDiskMerger,分别对应了前面的两种不同的MapOutput。
我们先看一下这两个Merger共同的父类MergeThread,比较容易理解它做得事情。
abstract class MergeThread<T,K,V> extends Thread {
private LinkedList<List<T>> pendingToBeMerged;
public synchronized void close() throws InterruptedException {
closed = true;
waitForMerge();
interrupt();
}
public void startMerge(Set<T> inputs) {
if (!closed) {
numPending.incrementAndGet();
List<T> toMergeInputs = new ArrayList<T>();
Iterator<T> iter=inputs.iterator();
for (int ctr = 0; iter.hasNext() && ctr < mergeFactor; ++ctr) {
toMergeInputs.add(iter.next());
iter.remove();
}
LOG.info(getName() + ": Starting merge with " + toMergeInputs.size() +
" segments, while ignoring " + inputs.size() + " segments");
synchronized(pendingToBeMerged) {
pendingToBeMerged.addLast(toMergeInputs);
pendingToBeMerged.notifyAll();
}
}
}
public synchronized void waitForMerge() throws InterruptedException {
while (numPending.get() > 0) {
wait();
}
}
public void run() {
while (true) {
List<T> inputs = null;
try {
// Wait for notification to start the merge...
synchronized (pendingToBeMerged) {
while(pendingToBeMerged.size() <= 0) {
pendingToBeMerged.wait();
}
// Pickup the inputs to merge.
inputs = pendingToBeMerged.removeFirst();
}
// Merge
merge(inputs);
} catch (InterruptedException ie) {
numPending.set(0);
return;
} catch(Throwable t) {
numPending.set(0);
reporter.reportException(t);
return;
} finally {
synchronized (this) {
numPending.decrementAndGet();
notifyAll();
}
}
}
}
public abstract void merge(List<T> inputs) throws IOException;
}容易看出,MergeThread有一个LinkedList,用于存放MapOutput得到的输出,startMerge方 法会将这些输出添加到List中,run方法会不断的从中取出Mapoutput的输出,并调用merge方法, Close的时候会等待所有的merge过程结束。startMerge方法正是在MergeManagerImpl的 closeXXXXMergedFile调用的。
这样整个过程就清晰一些了,Shuffle时调用Fetcher来下载Map的输出,Fetcher根据数据量的大小,判断是实例化InMemoryMapOutput还是OnDiskMapOutput,实例化出的MapOutput拉取完 毕后,Fetcher通过一个Shuffle的scheduler调用Mapoutput的commit方法,commit方法中调用到 MergeManagerImpl的closeXXXXMergedFile方法,这个方法又调用到MergeThread实现类中得 startMerge方法,下载到得数据最终就被传递到了MergeThread的实现类了。
剩下的问题,就是怎么Merge了。
Merge
整个Merge的过程比较复杂,牵扯到得代码也比较多,我按照我的理解,在逻辑的层面简单叙述一下这个过程。
从整体上讲,Merge的过程是先Merge掉InMemory的,InMemory的结果也会加入到onDisk的待 Merge队列中,最后补上一记finalMerge,合并起InMemory剩余的与onDisk剩余的。每种Merger的Merge操作最终都是交给一个叫Merger的工具类的静态方法实现的。
除了参数的不同,实际merge的过程是类似的。Merge就是将小文件合并成大文件,对于初始有序 的数据,为了减少比较次数,每次应该合并数据最少的两组,也就是霍夫曼树的思想。从源码看,貌似 是自己用ArrayList实现了一个。
InMemory的Merge行为是,先将InMemoryMapOutput中的buffer结构化成一组segment, segment含有需要merge的数据,最重要的,它含有这些数据的长度信息,这个信息会再霍夫曼树式的 merge用到。接下来它会new出一个path对象用来存放merge的结果,一个Writer来写入,然后就会调用Merger工具类的相应merge方法进行实际的merge。在实际写入文件的时候,会判断有没有指定 Combiner,也就是会不会对相同key的输出进行进一步的合并。InMemoryMerger的最终结果会写入到 文件,并将这个文件的信息注册到onDiskMerger中,以便后续的合并。
onDiskMerger的行为与InMemoryMerger的行为基本一致,只是在调用Merger的时候给定了不 同的参数。
finalMerge 的行为是,先判断有没有inMemory的output,有的话构造出segment,合并,最终 的结果是一个文件,添加到onDisk得output队里中,然后合并onDisk的ouput,比较特别的,finalMerge 是有返回值的,最终合并的结果输出是RawKeyValueIterator类型,代表这一个reduce所接收到的所 有输入。
MergeManagerImpl的close方法
在shuffle的run方法中,在copyPhase结束之后,调用了MergeManagerImpl的close方法,该 方法的实现如下:
public RawKeyValueIterator close() throws Throwable {
// Wait for on-going merges to complete
if (memToMemMerger != null) {
memToMemMerger.close();
}
inMemoryMerger.close();
onDiskMerger.close();
List<InMemoryMapOutput<K, V>> memory =
new ArrayList<InMemoryMapOutput<K, V>>(inMemoryMergedMapOutputs);
inMemoryMergedMapOutputs.clear();
memory.addAll(inMemoryMapOutputs);
inMemoryMapOutputs.clear();
List<CompressAwarePath> disk = new ArrayList<CompressAwarePath>(onDiskMapOutputs);
onDiskMapOutputs.clear();
return finalMerge(jobConf, rfs, memory, disk);
}可见,在inMemoryMerger和onDiskMerger的close之后,会最终返回finalMerge的结果。这个 RawKeyValueIterator会最为一个参数传递给reduce过程。Shuffle过程到此就算彻底结束了。
Reduce的输入
Shuffle过程结束之后,reduce阶段获得了RawKeyValueIterator类型的输入,ReduceTask的 run方法会调用runNewReducer方法,该方法的签名如下:
private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>
void runNewReducer(JobConf job,
final TaskUmbilicalProtocol umbilical,
final TaskReporter reporter,
RawKeyValueIterator rIter,
RawComparator<INKEY> comparator,
Class<INKEY> keyClass,
Class<INVALUE>valueClass
) throws IOException,InterruptedException,
ClassNotFoundException;
在这里面，会用反射的方式实例化出Reducer。
Reducer与Mapper非常相似，我贴一下他的实现：
public class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {
/**
* The <code>Context</code> passed on to the {@link Reducer} implementations.
*/
public abstract class Context
implements ReduceContext<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {
}
/**
* Called once at the start of the task.
*/
protected void setup(Context context
) throws IOException, InterruptedException {
// NOTHING
}
/**
* This method is called once for each key. Most applications will define
* their reduce class by overriding this method. The default implementation
* is an identity function.
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
protected void reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values,Context context
) throws IOException, InterruptedException {
for(VALUEIN value: values) {
context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
}
}
/**
* Called once at the end of the task.
*/
protected void cleanup(Context context
) throws IOException, InterruptedException {
// NOTHING
}
/**
* Advanced application writers can use the
* {@link #run(org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)} method to
* control how the reduce task works.
*/
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
try {
while (context.nextKey()) {
reduce(context.getCurrentKey(), context.getValues(), context);
// If a back up store is used, reset it
Iterator<VALUEIN> iter = context.getValues().iterator();
if(iter instanceof ReduceContext.ValueIterator) {
((ReduceContext.ValueIterator<VALUEIN>)iter).resetBackupStore();
}
}
} finally {
cleanup(context);
}
}
}
Reducer的输入输出的信息同样是封装在Context中。Reducer与Mapper看上去很像,但是有很 多关键的不同。比如reduce方法的参数,还有run方法的实现。
注意到,reduce方法的第二个参数,不再是一个VALUE类型,而是一个迭代器,意指key相同的 value会一次性的扔给这个reduce方法,那么到底怎样算key相同呢?我们看到reduce方法是在run方法中调用的,第一个参数与Mapper相同,也是context的currentKey,第二个不一样,是从context 获得的values,在ReduceContextImpl中,这个getValues方法,直接返回一个迭代器。
从语义上说,Reducer的reduce方法应该每次处理Key相同的那一组输入,那么到底什么样的一组 key,算是相同的key呢?这个关键的问题由构造ReduceContext的一个不起眼的参数,GroupingComparator 来解决。
GroupingComparator
我们知道,哪些Mapper的输出交给一个Reduce线程是由Partitioner决定的,但是这些输入并不 是一次性处理的,举个例子,我们在做大小写敏感wordcount的时候,假设使用的partition策略是根据单词首字母大小来指定reducer,有2个reducer的话,"an"和"car"都会交给同一个reduce线程, 但是统计每个单词个数的时候,他俩是不能混起来的,也就是一个reduce线程实际上将整个输入分成了好多组,在每一组上运行了一次reduce的过程。这个组怎么分,就是GroupingComparator做得事情。针对word count这个实例,我们应该将完全相等的两个单词作为一组,运行一次reduce的方法。
我们看一下GroupingComparator接口的定义:
public interface RawComparator<T> extends Comparator<T> {
/**
* Compare two objects in binary.
* b1[s1:l1] is the first object, and b2[s2:l2] is the second object. *
* @param b1 The first byte array.
* @param s1 The position index in b1. The object under comparison's starting index.
* @param l1 The length of the object in b1.
* @param b2 The second byte array.
* @param s2 The position index in b2. The object under comparison's starting index.
* @param l2 The length of the object under comparison in b2.
* @return An integer result of the comparison. */
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2);
}
可见,它是从字节码的角度来判定是否相等的,具体比较哪一部分,可以根据我们自己的实现来控 制。
经过了Shuffle过程,所有的输入都已经按照Key排序好了。所以,在判定两个Key要不要交给同一 个Reduce方法时,只要判定相邻的两个key就可以了。这个比较的过程,实际上在我们在reduce方法 中,对value的迭代器不断的取next的时候,就悄悄发生了。
业务场景
接着前面的业务场景,还是event和session的问题,我已经讲过一段时间内同一个guid的event应该划分成一个session,也就是event的key是guid和timestamp时,guid一样的event要按照timestamp排好序的顺序交给一个reduce方法来处理,因此,我们自己实现的GroupingComparator应该只比较 event key的guid,按照guid来聚合。
Reduce的输出
在构造ReduceContext的时候,传入了两个跟输出相关的参数,一个是RecordWriter类型,一个 是OutputCommitter类型。但是,当查看这两个对象构造的过程时,会发现他们的幕后boss居然是 OutputFormat!这货看起来是不是非常眼熟?没错,我们在之前讲Map的输出时提到过一次,没有展开 讲。它跟InputFormat的功能其实很呼应。
OutputFormat
按照惯例,我们还是来看看它的接口。
public abstract class OutputFormat<K, V> {
/**
* Get the {@link RecordWriter} for the given task.
*
* @param context the information about the current task.
* @return a {@link RecordWriter} to write the output for the job.
* @throws IOException
*/
public abstract RecordWriter<K, V>
getRecordWriter(TaskAttemptContext context
) throws IOException, InterruptedException;
/**
* Check for validity of the output-specification for the job.
*
* <p>This is to validate the output specification for the job when it is
* a job is submitted. Typically checks that it does not already exist,
* throwing an exception when it already exists, so that output is not
* overwritten.</p>
*
* @param context information about the job
* @throws IOException when output should not be attempted
*/
public abstract void checkOutputSpecs(JobContext context
) throws IOException,
InterruptedException;
/**
* Get the output committer for this output format. This is responsible
* for ensuring the output is committed correctly.
* @param context the task context
* @return an output committer
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
public abstract
OutputCommitter getOutputCommitter(TaskAttemptContext context
) throws IOException, InterruptedException;
}
从源码的描述来看,OutputFormat主要做两件事情,一是验证job的输出配置是否合理(比如查看目标路径是否存在),二是提供一个RecordWriter的实现,来写入最终的输出。三个抽象方法,分别用 于返回RecordWriter,返回OutputCommitter,以及验证输出的配置。
你可能会想不通一个输出为什么要搞这么复杂,反正一个reducer产生一个文件,指定一下目录,直接往里写不就行了吗?怎么还要recordWriter,还要committer的。我们回想一下hadoop设计的初 衷,在不可靠的机器上,得到可靠的输出。也就是,hadoop的设计者认为一个task它很可能是会运行 失败的,我们常常需要尝试多次,因此,除了写入操作之外,我们应该先写在临时目录,确定成功了, 再提交到正式的输出目录里,这个工作其实就是committer做得,而recordWriter只要专注于写入操作 就可以了。
我们当然可以从头开始写一个OutputFormat,但更一般的做法是,继承自一个典型的实现 FileOutputFormat。
FileOutputFormat
下面是它对checkOutputSpecs的实现:
public void checkOutputSpecs(FileSystem ignored, JobConf job)
throws FileAlreadyExistsException,
InvalidJobConfException, IOException {
// Ensure that the output directory is set and not already there
Path outDir = getOutputPath(job);
if (outDir == null && job.getNumReduceTasks() != 0) {
throw new InvalidJobConfException("Output directory not set in JobConf.");
}
if (outDir != null) {
FileSystem fs = outDir.getFileSystem(job);
// normalize the output directory
outDir = fs.makeQualified(outDir);
setOutputPath(job, outDir);
// get delegation token for the outDir's file system
TokenCache.obtainTokensForNamenodes(job.getCredentials(),
new Path[] {outDir}, job);
// check its existence
if (fs.exists(outDir)) {
throw new FileAlreadyExistsException("Output directory " + outDir +
" already exists");
}
}
}最开始接触hadoop跑测试的时候,经常遇到FileAlreadyExistsException这个错误,原因就是 没有删掉上一次跑的结果。直到现在,才知道原来是从这里抛出的啊。hadoop之所以这样设定,是为 了防止因为粗心覆盖掉之前生成的数据,我觉得这是合理的。
FileOutputFormat还提供了一些好用的方法,比如下面这个:
public synchronized static String getUniqueFile(TaskAttemptContext context,
String name,
String extension) {
TaskID taskId = context.getTaskAttemptID().getTaskID();
int partition = taskId.getId();
StringBuilder result = new StringBuilder();
result.append(name);
result.append('-');
result.append(
TaskID.getRepresentingCharacter(taskId.getTaskType()));
result.append('-');
result.append(NUMBER_FORMAT.format(partition));
result.append(extension);
return result.toString();
}这个方法提供了一种生成唯一输出文件名的功能，之所以需要这个，是因为多个task都输出，万一起名冲突就坏了。命名的规则是以用户提供的字符串开头，然后是task的类型（map-m， reduce-r)，最后是这个task所属的partition。这种方式保证了在当前job生成的结果中文件名是唯一的。标示出task得类型和partition有很大的好处，我们在实际工作中就有过这种体会。我们有一个每小时都会运行的job，跑完一个小时的数据需要15分钟的样子，但是每天0点都会跑的特别慢，也不报错，通过查看生成文件，我们发现标示为r的partition号为3的那个task总是最后生成文件，而且比其他partition的都要明显大，最终确定了是交给这个partition的数据太多造成的。对于一开始用户提供的前缀，当然可以是任何形式，但是我们强烈建议缀上时间戳。在我们的实践中，当前小时生成的数据有可能需要拷贝回前面的文件夹，默认提供的命名方式只能保证在当前job生成的输出文件是唯一的，没法保证与之前的不冲突，我们的做法是在前缀上加时间戳，这样可以方便的分辨哪些是后来加入的文件。
OutputCommitter
从源码的注释，我们知道OutputCommitter负责下面的工作：
• 在job启动时setup job。例如，在job的启动期间建立临时的输出目录。
• 在job结束是clean up job。比如，job结束之后删掉临时输出目录。
• 建立task的临时输出
• 检测一个task需不需要提交自己的输出
• 提交task的输出
• 丢弃task的输出
这么列出来，感觉比较空洞，我讲一下我的理解。正如前文提到的，OutputCommitter的主要职责是建立起task执行的临时目录，然后验证这个task需不需要将自己的输出的结果提交，提交到哪里。对于产生的临时目录和写入的临时文件，也要负责清理干净。
OutputCommitter有很多需要实现的方法，我列一下：
public abstract class OutputCommitter {
public abstract void setupJob(JobContext jobContext) throws IOException;
public void cleanupJob(JobContext jobContext) throws IOException { }
public void commitJob(JobContext jobContext) throws IOException {
cleanupJob(jobContext);
}
public void abortJob(JobContext jobContext, JobStatus.State state)
throws IOException {
cleanupJob(jobContext);
}
public abstract void setupTask(TaskAttemptContext taskContext)
throws IOException;
public abstract boolean needsTaskCommit(TaskAttemptContext taskContext)
throws IOException;
public abstract void commitTask(TaskAttemptContext taskContext)
throws IOException;
public abstract void abortTask(TaskAttemptContext taskContext)
throws IOException;
public boolean isRecoverySupported() {
return false;
}
public void recoverTask(TaskAttemptContext taskContext)
throwsIOException
{}方法名比较准确的反应方法需要实现的功能。下面我们看一下与FileOutputFormat对应的Committer。
FileOutputCommitter
前面已经提到了,OutputCommitter最重要的就是目录的建立删除以及拷贝,那么要理解一个 Committer的行为,只要专注它是怎么操作目录的就可以了。
在FileOutputCommitter里,有三个四种目录,四种目录分别包括
· 最终的Job输出目录
· 临时的Job目录
· task的提交目录
· task的临时目录
task每次在task临时目录中工作,如果确定成功并且需要被提交,就会提交到task的提交目录中。 task的提交目录实际上跟临时Job的目录是一个目录,当一个job的所有task都顺利执行之后,会从临时 job目录提交到最终的输出目录。
之所以有这么多跳,其实还是基于task很可能会执行失败的假设,这种方式,在task失败的时候, 可以直接清掉它的目录重来,效率上肯定要差一些。因此我的同事写过一个DirectFileOutputCommitter,当task执行成功时,直接提交到最终的工作目录。这种方式虽然在一定程度上提高了效率,可有个风险, 当这个job失败需要重新执行的时候,就得事先清一下最终的输出目录。
在实践的时候,我们常常通过在一个目录下生成"_SUCCESS"文件来标记这个目录已经完成,一个很好的生成时机就是Committer的commitJob方法。
RecordWriter
这个类的介绍非常普通，它做的事情也很简单，就是将一对KeyValue的pair写入到输出文件中。他的接口很简单：
public abstract class RecordWriter<K, V> {
/**
* Writes a key/value pair.
*
* @param key the key to write.
* @param value the value to write.
* @throws IOException
*/
public abstract void write(K key,V value
) throws IOException, InterruptedException;
/**
* Close this <code>RecordWriter</code> to future operations.
*
* @param context the context of the task
* @throws IOException
*/
public abstract void close(TaskAttemptContext context
) throws IOException, InterruptedException;
}FileOutputFormat中没有提供getRecordWriter的实现，我们来看一下实际工作中用的比较多的FileOutputFormat最有名的子类，TextOutputFormat中是怎么实现的。
public RecordWriter<K, V> getRecordWriter(FileSystem ignored,
JobConf job,
String name,
Progressable progress)
throws IOException {
boolean isCompressed = getCompressOutput(job);
String keyValueSeparator = job.get("mapreduce.output.textoutputformat.separator",
"\t");
if (!isCompressed) {
Path file = FileOutputFormat.getTaskOutputPath(job, name);
FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
FSDataOutputStream fileOut = fs.create(file, progress);
return new LineRecordWriter<K, V>(fileOut, keyValueSeparator);
} else {
Class<? extends CompressionCodec> codecClass =
getOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);
// create the named codec
CompressionCodec codec = ReflectionUtils.newInstance(codecClass, job);
// build the filename including the extension
Path file =
FileOutputFormat.getTaskOutputPath(job,
name + codec.getDefaultExtension());
FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
FSDataOutputStream fileOut = fs.create(file, progress);
return new LineRecordWriter<K, V>(new DataOutputStream
(codec.createOutputStream(fileOut)),
keyValueSeparator);
}
}代码很好懂，key和value之间默认的分割符是"\t"，输出流用得是FSDataOutputStream，可压缩，可不压缩。LineRecordWriter是它的内部类，每次新起一行写入新数据，key value之间用分隔符分割。至此，我就将MapReduce的过程全部讲完了，中间还有没说清楚的地方，后面我们继续晚上，再自己的经验积累一些后，应该会有更深刻的理解。
结语
终于将这篇博客写完了,本来想着是入职之前完成的,结果拖了快两个月。最初开始的时候也没想 过会写这么多,看起源码来,一环一环的,就总想再搞得明白一些。里面掺杂了一些我工作中遇到的问 题,不是很多,不过我觉得还是有一定的参考意义的。希望这篇博客能帮助到对hadoop感兴趣的你。
【参考文献】
1.http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/
2.http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-1-and-2-resource-manage /
3.http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/understand-yarn-container-concep t/
4. http://www.it165.net/pro/html/201402/9903.html