Hadoop学习笔记（五）：MapReduce的类型与格式

在MapReduce中，map和reduce函数的输入和输出都是键/值对。

1. MapReduce函数的常规格式
MapReduce的函数一般遵循以下常规格式：

<span style="font-size:14px;">map：（K1, V1）—> list（K2，V2）
combine：（K2，list(V2)）—> list（K2，V2）
partition：（K2，V2）—> integer
reduce： （K2，list(V2)）—> list（K3，V3）</span>

map：对数据进行抽取，组织key/value等操作。
combine：为了减少集群内部的数据传输带宽和reduce输入，在map端进行了合并的预处理。combine与reduce函数的作用和形式相同，不同的是，combine函数的输出类型是中间过程的键值对（K2，V2）。
partition：将中间过程的键值对划分到相应的reduce分区，并返回分区索引号。实际上，分区只由键决定。
reduce：对map的输出结果进行统计合并操作，并把结果输出到共享文件系统（例如：HDFS）。

2. 输入格式

从一般的文本文件到数据库，Hadoop可以处理多种类型的数据格式。
2.1 输入分片
一个输入分片（input split）就是由单个map处理的输入块。每个分片由多条记录组成，每条记录就是一个键值对。输入分片和记录都是逻辑的，不必将他们对应到文件上。注意，分片不包含数据本身，而是指向数据的引用。
分片包含的信息有：分片数据的长度（以字节为单位统计），以及分片数据的存储位置。长度用于排序分片，以便优先处理最大分片，减小作业运行时间；存储位置可以使JobTracker把map任务放在分片数据附近，减小网络传输负载。

2.2 InputFormat
InputFormat创建输入分片并将它们分割成记录，步骤如下：
<1>JobClient调用InputFormat接口的getSplit方法，计算分片的数量，并把分片数量发送到JobTracker。
<2>JobTracker根据其位置存储信息，调度map任务的执行。
<3>在TaskTracker上，map任务把输入分片作为参数传给InputFormat的createRecordReader方法，该方法返回RecordReader。map任务使用RecordReader来生成记录的键/值对，然后再把记录传给map函数。

InputFormat的类层次结构如下所示：



2.3. FileInputFormat类

作用：

FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现类的基类。它提供了两个功能：
<1>定义哪些文件包含在一个作业的输入中；
<2>为输入文件生成分片。另外，将分片分割成记录的过程由其子类完成。

设定输入路径：

FileInputFormat提供了四种静态方法来设定Job的输入路径，其中下面的addInputPath()方法addInputPaths()方法可以将一个或多个路径加入路径列表，setInputPaths()方法一次设定完整的路径列表(可以替换前面所设路径)。

public static void addInputPath(Job job, Path path);
public static void addInputPaths(Job job, String commaSeparatedPaths);
public static void setInputPaths(Job job, Path... inputPaths);
public static void setInputPaths(Job job, String commaSeparatedPaths);

如果需要排除特定文件，可以使用FileInputFormat的setInputPathFilter()设置一个过滤器：

public static void setInputPathFilter(Job job, Class<? extends PathFilter> filter);

输入分片：

给定一组文件，FileInputFormat如何把它们转为分片？其实，FileInputFormat只分割超过HDFS块大小的文件，所以分片大小通常与HDFS块大小相同。

避免切分：

有些应用程序希望用一个mapper完整处理每个输入文件，不希望文件被切分。保证输入文件不被切分有两种方法：第一种方法是，将最小输入分片的大小mapred.min.split.size设置为Long.MAX_VALUE（long类型的最大值）；第二种方法比较灵活，使用FileInputFormat的子类，重载isSplitable(
)方法把返回值设置为false。

把整个文件作为一条记录处理：

有时，mapper需要访问一个大文件的全部内容，即把整个文件当做一条记录来处理。此时，可以使用WholeFileInputFormat。

A. CombineFileInputFormat
由上述可知，FileInputFormat只分割大于HDFS块的文件。如果作业中有大批量的小文件，hadoop的运行时间就会非常缓慢。因为每个文件都需要使用一个map操作，而每次map操作都会带来额外开销（线程的调度、启动等）。解决方法是，使用CombineFileInputFormat把多个小文件合并成一个大的分片。很重要的一点是，CombineFileInputFormat在决定哪些文件放入同一个分片时，会考虑节点和机架的因素，所以MapReduce作业的处理速度并不会下降。

B. TextInputFormat
TextInputFormat是默认的InputFormat，每条记录是一行输入。键是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量；值是Text类型，存储该行的内容（不包括任何终止符：换行符或回车符）。例如，包含以下文本的文件将被切分为4条记录：

On the top of the Crumpetty Tree

The Quangle Wangle sat,

But his face you could not see,

On account of his Beaver Hat.

每条记录表示为以下的键/值对：

(0, On the top of the Crumpetty Tree)

(33, The Quangle Wangle sat,)

(57, But his face you could not see,)

(89, On account of his Beaver Hat.)

C. KeyValueTextInputFormat
通常情况下，文件中的每一行是一个键/值对，使用某个分界符（比如制表符）进行分隔。例如，Hadoop默认的OutputFormat（即，TextOutputFormat）产生的中间输出：

line1→On the top of the Crumpetty Tree
line2→The Quangle Wangle sat,
line3→But his face you could not see,
line4→On account of his Beaver Hat.

经KeyValueTextInputFormat处理后转换为：
( line1，On the top of the Crumpetty Tree )
( line2，The Quangle Wangle sat )

( line3，But his face you could not see )

( line4，On account of his Beaver Hat )

D. NLineInputFormat
使用TextInputFormat和KeyValueInputFormat，每个mapper收到的输入行数是不同。行数依赖于输入分片的大小和行的长度。如果希望mapper收到固定行数的输入，则使用NLineInputFormat。与TextInputFormat一样，键是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量；值是Text类型，存储该行的内容。
N表示每个mapper收到的输入行数，默认值是1。以刚才的输入为例：

On the top of the Crumpetty Tree
The Quangle Wangle sat,
But his face you could not see,
On account of his Beaver Hat.

如果把N设置为2，则每个mapper收到两行记录，第一个mapper收到：

(0, On the top of the Crumpetty Tree)
(33, The Quangle Wangle sat,)

第二个mapper收到：

(57, But his face you could not see,)
(89, On account of his Beaver Hat.)

E. SequenceFileInputFormat
MapReduce不仅可以处理文本信息，还可以处理二进制格式的数据。Hadoop的顺序文件格式存储二进制的键/值对序列。如果用顺序文件数据作为MapReduce的输入，则使用SequenceFileInputFormat，键和值是由顺序文件决定。
SequenceFileInputFormat可以读MapFile和SequenceFile。如果在处理顺序文件时遇到目录，它会把目录当成MapFile并使用其数据文件。
该类有两个重要的子类：
<1>SequenceFileAsTextInputFormat：可以把顺序文件中的键和值转换为Text对象（调用toString方法实现转换）。
<2>SequenceFileAsBinaryInputFormat：把顺序文件的键和值转为二进制对象（BinaryWritable对象）。

F. 多种输入
默认情况下，所有文件都由一个InputFormat和同一个Mapper来解释。 一个MapReduce作业的输入可能包含多种格式的输入文件，需要多种InputFormat；而且数据格式往往会时间变化，需要另外编写mapper来处理应用中遗留的数据格式。为了解决这个问题，可以使用MultipleInputs类，调用如下方法：
<1>指定多种输入格式和多个Mapper的方法：

public static void addInputPath(JobConf conf, Path path,
Class<? extends InputFormat> inputFormatClass,
Class<? extends Mapper> mapperClass);

<2>如果有多种输入格式，而只有一个Mapper，则使用：

public static void addInputPath(JobConf conf, Path path,

Class<? extends InputFormat> inputFormatClass) ;

3. 输出格式
OutputFormat的类层次结构如下所示：



A. 文本输出
默认的输出格式是TextOutputFormat，它调用toString方法把每条记录转换成字符串，因此它的键和值可以是任意类型。键/值对由制表符分隔，也可以用mapred.textoutputformat.separator属性设置其他的分隔符（比如箭头 "—>"）。与TextOutputFormat对应的输入格式是KeyValueTextInputFormat。另外，可以用NullWritable来省略输出的键或值。

B. 二进制输出
<1> SequenceFileOutputFormat：将它的输出写成一个顺序文件，这种输出格式紧凑，容易被压缩。
<2> SequenceFileAsBinaryOutputFormat：与SequenceFileAsBinaryInputFormat相对应，将键/值作为二进制格式写到SequenceFile容器中。
<3> MapFileOutputFormat：将输出写成MapFile。MapFile的键必须顺序添加，所以必须确保reducer输出的键已经排好序。

C. 多个输出
有时需要一个reducer输出多个文件，或者对输出的文件名进行控制，则使用MultipleOutputs类。
MultipleOutputs根据输出的key和value来命名文件。如果是map输出的文件，则文件命名格式为“name-m-nnnnn”；如果是reduce输出的文件，则命名格式为“name-r-nnnnn”。其中，“name”是由MapReduce程序决定的，“nnnnn”是part从0开始的整数编号。part编号确保从不同分区生成的文件名字不重复。

D. 延时输出
FileOutputFormat的子类可以输出空文件，但如果不想创建空文件，则可以使用LazyOutputFormat。它是一个封装输出格式，保证指定分区的第一条记录输出时才真正创建文件。