MapReduce框架--InputFormat数据输入--切片优化(11)

MapReduce框架--InputFormat数据输入--切片优化(11)

目录

​​MapReduce框架原理​​

​​1.MapReduce工作流程​​​​2.InputFormat数据输入​​

​​1)Job提交流程和切片源码详解​​

​​job提交流程源码详解​​​​FileInputFormat源码解析(input.getSplits(job))​​

​​2）FileInputFormat切片机制​​

​​FileInputFormat中默认的切片机制：​​​​FileInputFormat切片大小的参数配置​​​​获取切片信息API​​

​​3)CombineTextInputFormat切片机制​​​​4 InputFormat接口实现类​​

​​1）`TextInputFormat`​​​​2）KeyValueTextInputFormat​​​​3）NLineInputFormat​​​​4）自定义InputFormat​​

MapReduce框架原理

这里的原理比较绕，搞了好久。还有点蒙。现在梳理下，防止忘记。

1.MapReduce工作流程

2）流程详解

上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第15步结束，具体shuffle过程详解，如下： 1）maptask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件 3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 4）在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用partitioner进行分区和针对key进行排序 5）reducetask根据自己的分区号，去各个maptask机器上取相应的结果分区数据 6）reducetask会取到同一个分区的来自不同maptask的结果文件，reducetask会将这些文件再进行合并（归并排序） 7）合并成大文件后，shuffle的过程也就结束了，后面进入reducetask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对group，调用用户自定义的reduce()方法） 3）注意 Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。 缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：io.sort.mb 默认100M。

2.InputFormat数据输入

1)Job提交流程和切片源码详解

job提交流程源码详解

waitForCompletion()submit();// 1建立连接 connect(); // 1）创建提交job的代理 new Cluster(getConfiguration()); // （1）判断是本地yarn还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交jobsubmitter.submitJobInternal(Job.this, cluster) // 1）创建给集群提交数据的Stag路径 Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf); // 2）获取jobid ，并创建job路径 JobID jobId = submitClient.getNewJobID(); // 3）拷贝jar包到集群copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir); rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);// 4）计算切片，生成切片规划文件writeSplits(job, submitJobDir); maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir); input.getSplits(job);// 5）向Stag路径写xml配置文件writeConf(conf, submitJobFile); conf.writeXml(out);// 6）提交job,返回提交状态status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

FileInputFormat源码解析(input.getSplits(job))

（1）找到你数据存储的目录。 （2）开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件 （3）遍历第一个文件ss.txt a）获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt); b）计算切片大小 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M c）默认情况下，切片大小=blocksize d）开始切，形成第1个切片：ss.txt—0:128M 第2个切片ss.txt—128:256M 第3个切片ss.txt—256M:300M（每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片） e）将切片信息写到一个切片规划文件中 f）整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成。 g）数据切片只是在逻辑上对输入数据进行分片，并不会再磁盘上将其切分成分片进行存储。InputSplit只记录了分片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。 h）注意：block是HDFS物理上存储的数据，切片是对数据逻辑上的划分。 （4）提交切片规划文件到yarn上，yarn上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启maptask个数。

2）FileInputFormat切片机制

FileInputFormat中默认的切片机制：

（1）简单地按照文件的内容长度进行切片 （2）切片大小，默认等于block大小 （3）切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片 比如待处理数据有两个文件： file1.txt 320M file2.txt 10M 经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下： file1.txt.split1-- 0~128 file1.txt.split2-- 128~256 file1.txt.split3-- 256~320 file2.txt.split1-- 0~10M

FileInputFormat切片大小的参数配置

通过分析源码，在FileInputFormat的280行中，计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); 切片主要由这几个值来运算决定 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue 因此，默认情况下，切片大小=blocksize。 maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blocksize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。 minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大。

获取切片信息API

// 根据文件类型获取切片信息FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();// 获取切片的文件名称String name = inputSplit.getPath().getName();

3)CombineTextInputFormat切片机制

关于大量小文件的优化策略 1）默认情况下TextInputformat对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个maptask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的maptask，处理效率极其低下。 2）优化策略 （1）最好的办法，在数据处理系统的最前端（预处理/采集），将小文件先合并成大文件，再上传到HDFS做后续分析。 （2）补救措施：如果已经是大量小文件在HDFS中了，可以使用另一种InputFormat来做切片（CombineTextInputFormat），它的切片逻辑跟TextFileInputFormat不同：它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个maptask。 （3）​​​优先满足最小切片大小，不超过最大切片大小​​​ CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);// 2m 举例：0.5m+1m+0.3m+5m=2m + 4.8m=2m + 4m + 0.8m 3）具体实现步骤

// 如果不设置InputFormat,它默认用的是TextInputFormat.classjob.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class)CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4mCombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);// 2m

注：在看number of splits时，和最大值(MaxSplitSize)有关、总体规律就是和低于最大值是一片、高于最大值1.5倍+，则为两片；高于最大值2倍以上则向下取整，比如文件大小65MB，切片最大值为4MB,那么切片为16个.总体来说，切片差值不超过1个，不影响整体性能

4 InputFormat接口实现类

MapReduce任务的输入文件一般是存储在HDFS里面。输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件等。这些文件一般会很大，达到数十GB，甚至更大。那么MapReduce是如何读取这些数据的呢？下面我们首先学习InputFormat接口。 InputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。

1）​​TextInputFormat​​

TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入。键K是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量。值是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符）。 以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。

Rich learning formIntelligent learning engineLearning more convenientFrom the real demand for more close to the enterprise

每条记录表示为以下键/值对：

(0,Rich learning form)(19,Intelligent learning engine)(47,Learning more convenient)(72,From the real demand for more close to the enterprise)

很明显，键并不是行号。一般情况下，很难取得行号，因为文件按字节而不是按行切分为分片。

2）KeyValueTextInputFormat

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, " ");来设定分隔符。默认分隔符是tab（\t）。 以下是一个示例，输入是一个包含4条记录的分片。其中——>表示一个（水平方向的）制表符。

line1 ——>Rich learning formline2 ——>Intelligent learning engineline3 ——>Learning more convenientline4 ——>From the real demand for more close to the enterprise

此时的键是每行排在制表符之前的Text序列。

3）NLineInputFormat

如果使用NlineInputFormat，代表每个map进程处理的InputSplit不再按block块去划分，而是按NlineInputFormat指定的行数N来划分。即输入文件的总行数/N=切片数(20)，如果不整除，切片数=商+1。 以下是一个示例，仍然以上面的4行输入为例。

Rich learning formIntelligent learning engineLearning more convenientFrom the real demand for more

例如，如果N是2，则每个输入分片包含两行。开启2个maptask。

(0,Rich learning form)(19,Intelligent learning engine)

另一个 mapper 则收到后两行：

(47,Learning more convenient)(72,From the real demand for more close to the enterprise)

这里的键和值与TextInputFormat生成的一样。

4）自定义InputFormat

1）概述 （1）自定义一个类继承FileInputFormat。 （2）改写RecordReader，实现一次读取一个完整文件封装为KV。 （3）在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件。 2）案例实操 详见7.4小文件处理（自定义InputFormat）。

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