spark number类型

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网络安全卫士 2024-10-12 14:22:14

文章标签 spark number类型 InputSplit 数据 HDFS 文章分类 Spark 大数据

在本节里，我们着重学习MapReduce编程接口模型中的InputForamt组件。
InputFormat主要用于描述输入数据的格式，提供了以下两个功能：
1）、数据切分，按照某个策略将输入数据且分成若干个split，以便确定Map Task的个数即Mapper的个数，在MapReduce框架中，一个split就意味着需要一个Map Task;
2)为Mapper提供输入数据，即给定一个split，(使用其中的RecordReader对象)将之解析为一个个的key/value键值对。

下面我们先来看以下1.0版本中的老的InputFormat接口：

public interface InputFormat<K,V>{

            //获取所有的split分片   
            public InputSplit[] getSplits(JobConf job,int numSplits) throws IOException; 

            //获取读取split的RecordReader对象，实际上是由RecordReader对象将
            //split解析成一个个的key/value对儿
            public RecordReader<K,V> getRecordReader(InputSplit split,
                                        JobConf job,
                                        Reporter reporter) throws IOException; 
         }

[color=blue][b]InputSplit[/b][/color]

getSplit(...)方法主要用于切分数据，它会尝试浙江输入数据且分成numSplits个InputSplit的栓皮栎split分片。InputSplit主要有以下特点：

1）、逻辑分片，之前我们已经学习过split和block的对应关系和区别，split只是在逻辑上对数据分片，并不会在磁盘上讲数据切分成split物理分片，实际上数据在HDFS上还是以block为基本单位来存储数据的。InputSplit只记录了Mapper要处理的数据的元数据信息，如起始位置、长度和所在的节点；

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0085/0407/5c744570-dc00-3c39-ab96-e9e40b3fa56f.jpg[/img]

2）、可序列化，在Hadoop中，序列化主要起两个作用，进程间通信和数据持久化存储。在这里，InputSplit主要用于进程间的通信。

在作业被提交到JobTracker之前，Client会先调用作业InputSplit中的getSplit()方法，并将得到的分片信息序列化到文件中，这样，在作业在JobTracker端初始化时，便可并解析出所有split分片，创建对象应的Map Task。

InputSplit也是一个interface，具体返回什么样的implement，这是由具体的InputFormat来决定的。InputSplit也只有两个接口函数：

public interface InputSplit extends Writable {

  /**
   * 获取split分片的长度
   * 
   * @return the number of bytes in the input split.
   * @throws IOException
   */
  long getLength() throws IOException;

  /**
   * 获取存放这个Split的Location信息（也就是这个Split在HDFS上存放的机器。它可能有
   * 多个replication，存在于多台机器上
   * 
   * @return list of hostnames where data of the <code>InputSplit</code> is
   *         located as an array of <code>String</code>s.
   * @throws IOException
   */
  String[] getLocations() throws IOException;
}

在需要读取一个Split的时候，其对应的InputSplit会被传递到InputFormat的第二个接口函数getRecordReader，然后被用于初始化一个RecordReader，以便解析输入数据，描述Split的重要信息都被隐藏了，只有具体的InputFormat自己知道，InputFormat只需要保证getSplits返回的InputSplit和getRecordReader所关心的InputSplit是同样的implement就行了，这给InputFormat的实现提供了巨大的灵活性。

在MapReduce框架中最常用的FileInputFormat为例，其内部使用的就是FileSplit来描述InputSplit。我们来看一下FileSplit的一些定义信息：

/** A section of an input file.  Returned by {@link
 * InputFormat#getSplits(JobConf, int)} and passed to
 * {@link InputFormat#getRecordReader(InputSplit,JobConf,Reporter)}. 
 */
public class FileSplit extends org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit 
                       implements InputSplit {
  // Split所在的文件
  private Path file;
  // Split的起始位置
  private long start;
  // Split的长度
  private long length;
  // Split所在的机器名称
  private String[] hosts;

  FileSplit() {}

  /** Constructs a split.
   * @deprecated
   * @param file the file name
   * @param start the position of the first byte in the file to process
   * @param length the number of bytes in the file to process
   */
  @Deprecated
  public FileSplit(Path file, long start, long length, JobConf conf) {
    this(file, start, length, (String[])null);
  }

  /** Constructs a split with host information
   *
   * @param file the file name
   * @param start the position of the first byte in the file to process
   * @param length the number of bytes in the file to process
   * @param hosts the list of hosts containing the block, possibly null
   */
  public FileSplit(Path file, long start, long length, String[] hosts) {
    this.file = file;
    this.start = start;
    this.length = length;
    this.hosts = hosts;
  }

  /** The file containing this split's data. */
  public Path getPath() { return file; }

  /** The position of the first byte in the file to process. */
  public long getStart() { return start; }

  /** The number of bytes in the file to process. */
  public long getLength() { return length; }

  public String toString() { return file + ":" + start + "+" + length; }


  // Writable methods


  public void write(DataOutput out) throws IOException {
    UTF8.writeString(out, file.toString());
    out.writeLong(start);
    out.writeLong(length);
  }
  public void readFields(DataInput in) throws IOException {
    file = new Path(UTF8.readString(in));
    start = in.readLong();
    length = in.readLong();
    hosts = null;
  }

  public String[] getLocations() throws IOException {
    if (this.hosts == null) {
      return new String[]{};
    } else {
      return this.hosts;
    }
  }

}

从上面的代码中我们可以看到，FileSplit就是InputSplit接口的一个实现。InputFormat使用的RecordReader将从FileSplit中获取信息，解析FileSplit对象从而获得需要的数据的起始位置、长度和节点位置。

[color=blue][b]RecordReader[/b][/color]

对于getRecordReader(...)方法，它返回一个RecordReader对象，该对象可以讲输入的split分片解析成一个个的key/value对儿。在Map Task的执行过程中，会不停的调用RecordReader对象的方法，迭代获取key/value并交给map()方法处理：

//调用InputFormat的getRecordReader()获取RecordReader<K,V>对象，
          //并由RecordReader对象解析其中的input(split)...
          K1 key = input.createKey();
          V1 value = input.createValue();
          while(input.next(key,value)){//从input读取下一个key/value对
              //调用用户编写的map()方法
          }
          input.close();

RecordReader主要有两个功能：

●定位记录的边界：由于FileInputFormat是按照数据量对文件进行切分，因而有可能会将一条完整的记录切成2部分，分别属于两个split分片，为了解决跨InputSplit分片读取数据的问题，RecordReader规定每个分片的第一条不完整的记录划给前一个分片处理。

●解析key/value：定位一条新的记录，将记录分解成key和value两部分供Mapper处理。

[color=blue][b]InputFormat[/b][/color]

MapReduce自带了一些InputFormat的实现类：

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0085/0423/fa2e8c9f-f26a-3184-98e7-277c1b56fda1.jpg[/img]

下面我们看几个有代表性的InputFormat：

[b]FileInputFormat[/b]

FileInputFormat是一个抽象类，它最重要的功能是为各种InputFormat提供统一的getSplits()方法，该方法最核心的是文件切分算法和Host选择算法：

/** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when
   * they're too big.*/ 
@SuppressWarnings("deprecation")
public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
    throws IOException {
    FileStatus[] files = listStatus(job);

    // Save the number of input files in the job-conf
    job.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.length);
    long totalSize = 0;                           // compute total size
    for (FileStatus file: files) {                // check we have valid files
      if (file.isDir()) {
        throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath());
      }
      totalSize += file.getLen();
    }

    long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
    long minSize = Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size", 1),
                            minSplitSize);

    // 定义要生成的splits（FileSplit）的集合
    ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits);
    NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology();
    for (FileStatus file: files) {
      Path path = file.getPath();
      FileSystem fs = path.getFileSystem(job);
      long length = file.getLen();
      BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
      if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) { 
        long blockSize = file.getBlockSize();
        //获取最终的split分片的大小，该值很可能和blockSize不相等
        long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);

        long bytesRemaining = length;
        while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
          //获取split分片所在的host的节点信息
          String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations, 
              length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
          //最终生成所有分片
          splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, 
              splitHosts));
          bytesRemaining -= splitSize;
        }

        if (bytesRemaining != 0) {
          splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, 
                     blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
        }
      } else if (length != 0) {
        //获取split分片所在的host的节点信息
        String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);
        //最终生成所有分片
        splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts));
      } else { 
        //Create empty hosts array for zero length files
        //最终生成所有分片
        splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
      }
    }
    LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());
    return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);
}

1）、文件切分算法

文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段，FileInputSplit以文件为单位切分生成InputSplit。有三个属性值来确定InputSplit的个数：

●goalSize：该值由totalSize/numSplits来确定InputSplit的长度，它是根据用户的期望的InputSplit个数计算出来的；numSplits为用户设定的Map Task的个数，默认为1。

●minSize：由配置参数mapred.min.split.size决定的InputFormat的最小长度，默认为1。

●blockSize：HDFS中的文件存储块block的大小，默认为64MB。

这三个参数决定一个InputFormat分片的最终的长度，计算方法如下：

[b]splitSize = max{minSize,min{goalSize,blockSize}}[/b]

计算出了分片的长度后，也就确定了InputFormat的数目。

2）、host选择算法

InputFormat的切分方案确定后，接下来就是要确定每一个InputSplit的元数据信息。InputSplit元数据通常包括四部分，<file,start,length,hosts>其意义为：

●file标识InputSplit分片所在的文件；

●InputSplit分片在文件中的的起始位置；

●InputSplit分片的长度；

●分片所在的host节点的列表。

[b]InputSplit的host列表的算作策略直接影响到运行作业的本地性[/b]。我们知道，由于大文件存储在HDFS上的block可能会遍布整个Hadoop集群，而一个InputSplit分片的划分算法可能会导致一个split分片对应多个不在同一个节点上的blocks，这就会使得在Map Task执行过程中会涉及到读其他节点上的属于该Task的block中的数据，从而不能实现数据本地性，而造成更多的网络传输开销。

一个InputSplit分片对应的blocks可能位于多个数据节点地上，但是基于任务调度的效率，通常情况下，不会把一个分片涉及的所有的节点信息都加到其host列表中，而是选择包含该分片的数据总量的最大的前几个节点，作为任务调度时判断是否具有本地性的主要凭证。

FileInputFormat使用了一个启发式的host选择算法：首先按照rack机架包含的数据量对rack排序，然后再在rack内部按照每个node节点包含的数据量对node排序，最后选取前N个(N为block的副本数)node的host作为InputSplit分片的host列表。当任务地调度Task作业时，只要将Task调度给host列表上的节点，就可以认为该Task满足了本地性。

从上面的信息我们可以知道，当InputSplit分片的大小大于block的大小时，Map Task并不能完全满足数据的本地性，总有一本分的数据要通过网络从远程节点上读数据，故为了提高Map Task的数据本地性，减少网络传输的开销，应尽量是InputFormat的大小和HDFS的block块大小相同。

[b]TextInputFormat[/b]

默认情况下，MapReduce使用的是TextInputFormat来读分片并将记录数据解析成一个个的key/value对，其中key为该行在整个文件(注意而不是在一个block)中的偏移量，而行的内容即为value。

[b]CombineFileInputFormat[/b]

CombineFileInputFormat的作用是把许多文件合并作为一个map的输入，它的主要思路是把输入目录下的大文件分成多个map的输入, 并合并小文件, 做为一个map的输入。适合在处理多个小文件的场景。

[b]SequenceFileInputFormat[/b]

SequenceFileInputFormat是一个顺序的二进制的FileInputFormat，内部以key/value的格式保存数据，通常会结合LZO或Snappy压缩算法来读取或保存可分片的数据文件。

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