MapReduce源码分析之JobSplitWriter

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        JobSplitWriter被作业客户端用于写分片相关文件，包括分片数据文件job.split和分片元数据信息文件job.splitmetainfo。它有两个静态成员变量，如下：

  // 分片版本，当前默认为1
  private static final int splitVersion = JobSplit.META_SPLIT_VERSION;
  // 分片文件头部，为UTF-8格式的字符串"SPL"的字节数组"SPL"
  private static final byte[] SPLIT_FILE_HEADER;

  // 静态方法，加载SPLIT_FILE_HEADER为UTF-8格式的字符串"SPL"的字节数组byte[]
  static {
    try {
      SPLIT_FILE_HEADER = "SPL".getBytes("UTF-8");
    } catch (UnsupportedEncodingException u) {
      throw new RuntimeException(u);
    }
  }

  // 创建分片文件
  public static <T extends InputSplit> void createSplitFiles(Path jobSubmitDir, 
      Configuration conf, FileSystem fs, T[] splits) 
  throws IOException, InterruptedException {
    
	// 调用createFile()方法，创建分片文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，
	// 对应路径为jobSubmitDir/job.split，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID
	FSDataOutputStream out = createFile(fs, 
        JobSubmissionFiles.getJobSplitFile(jobSubmitDir), conf);
	
	// 调用writeNewSplits()方法，将分片数据写入分片文件，并得到分片元数据信息SplitMetaInfo数组info
    SplitMetaInfo[] info = writeNewSplits(conf, splits, out);
    
    // 关闭输出流
    out.close();
    
    // 调用writeJobSplitMetaInfo()方法，将分片元数据信息写入分片元数据文件
    writeJobSplitMetaInfo(fs,JobSubmissionFiles.getJobSplitMetaFile(jobSubmitDir), 
        new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION), splitVersion,
        info);
  }

        1、调用createFile()方法，创建分片文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，对应路径为jobSubmitDir/job.split，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID；

        2、调用writeNewSplits()方法，将分片数据写入分片文件，并得到分片元数据信息SplitMetaInfo数组info；

        3、关闭输出流out；

        4、调用writeJobSplitMetaInfo()方法，将分片元数据信息写入分片元数据文件。

        我们先来看下createFile()方法，代码如下：

  private static FSDataOutputStream createFile(FileSystem fs, Path splitFile, 
      Configuration job)  throws IOException {
	  
	// 调用HDFS文件系统FileSystem的create()方法，获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，
	// 对应权限为JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION，即0644，rw-r--r--
    FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, splitFile, 
        new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION));
    
    // 获取副本数replication，取参数mapreduce.client.submit.file.replication，参数未配置默认为10
    int replication = job.getInt(Job.SUBMIT_REPLICATION, 10);
    
    // 通过文件系统FileSystem实例fs的setReplication()方法，设置splitFile的副本数位10
    fs.setReplication(splitFile, (short)replication);
    
    // 调用writeSplitHeader()方法写入分片头信息
    writeSplitHeader(out);
    
    // 返回文件系统数据输出流out
    return out;
  }

        其次，获取副本数replication，取参数mapreduce.client.submit.file.replication，参数未配置默认为10；

        接着，通过文件系统FileSystem实例fs的setReplication()方法，设置splitFile的副本数位10；

        然后，调用writeSplitHeader()方法写入分片头信息；

        最后，返回文件系统数据输出流out。

        writeSplitHeader()方法专门用于将分片头部信息写入分片文件，代码如下：

  private static void writeSplitHeader(FSDataOutputStream out) 
  throws IOException {
	  
	// 文件系统数据输出流out写入byte[]，内容为UTF-8格式的"SPL"
    out.write(SPLIT_FILE_HEADER);
    // 文件系统数据输出流out写入int，分片版本号，目前为1
    out.writeInt(splitVersion);
  }

        接下来，我们再看下writeNewSplits()方法，它将分片数据写入分片文件，并得到分片元数据信息SplitMetaInfo数组info，代码如下：

  @SuppressWarnings("unchecked")
  private static <T extends InputSplit> 
  SplitMetaInfo[] writeNewSplits(Configuration conf, 
      T[] array, FSDataOutputStream out)
  throws IOException, InterruptedException {

	// 根据array的大小，构造同等大小的分片元数据信息SplitMetaInfo数组info，
	// array其实是传入的分片数组
    SplitMetaInfo[] info = new SplitMetaInfo[array.length];
    if (array.length != 0) {// 如果array中有数据
    	
      // 创建序列化工厂SerializationFactory实例factory
      SerializationFactory factory = new SerializationFactory(conf);
      int i = 0;
      
      // 获取最大的数据块位置maxBlockLocations，取参数mapreduce.job.max.split.locations，参数未配置默认为10
      int maxBlockLocations = conf.getInt(MRConfig.MAX_BLOCK_LOCATIONS_KEY,
          MRConfig.MAX_BLOCK_LOCATIONS_DEFAULT);
      
      // 通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置offset
      long offset = out.getPos();
      
      // 遍历数组array中每个元素split
      
      for(T split: array) {
    	  
    	// 通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置prevCount
        long prevCount = out.getPos();
        
        // 往输出流out中写入String，内容为split对应的类名
        Text.writeString(out, split.getClass().getName());
        
        // 获取序列化器Serializer实例serializer
        Serializer<T> serializer = 
          factory.getSerializer((Class<T>) split.getClass());
        
        // 打开serializer，接入输出流out
        serializer.open(out);
        
        // 将split序列化到输出流out
        serializer.serialize(split);
        
        // 通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置currCount
        long currCount = out.getPos();
        
        // 通过split的getLocations()方法，获取位置信息locations
        String[] locations = split.getLocations();
        if (locations.length > maxBlockLocations) {
          LOG.warn("Max block location exceeded for split: "
              + split + " splitsize: " + locations.length +
              " maxsize: " + maxBlockLocations);
          locations = Arrays.copyOf(locations, maxBlockLocations);
        }
        
        // 构造split对应的元数据信息，并加入info指定位置，
        // offset为当前split在split文件中的起始位置，数据长度为split.getLength()，位置信息为locations
        info[i++] = 
          new JobSplit.SplitMetaInfo( 
              locations, offset,
              split.getLength());
        
        // offset增加当前split已写入数据大小
        offset += currCount - prevCount;
      }
    }
    
    // 返回分片元数据信息SplitMetaInfo数组info
    return info;
  }

        1、根据array的大小，构造同等大小的分片元数据信息SplitMetaInfo数组info，array其实是传入的分片数组；

        2、如果array中有数据：

              2.1、创建序列化工厂SerializationFactory实例factory；

              2.2、获取最大的数据块位置maxBlockLocations，取参数mapreduce.job.max.split.locations，参数未配置默认为10；

              2.3、通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置offset；

              2.4、遍历数组array中每个元素split：

                       2.4.1、通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置prevCount；

                       2.4.2、往输出流out中写入String，内容为split对应的类名；

                       2.4.3、获取序列化器Serializer实例serializer；

                       2.4.4、打开serializer，接入输出流out；

                       2.4.5、将split序列化到输出流out；

                       2.4.6、通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置currCount；

                       2.4.7、通过split的getLocations()方法，获取位置信息locations；

                       2.4.8、确保位置信息locations的长度不能超过maxBlockLocations，超过则截断；

                       2.4.9、构造split对应的元数据信息，并加入info指定位置，offset为当前split在split文件中的起始位置，数据长度为split.getLength()，位置信息为locations；

                       2.4.10、offset增加当前split已写入数据大小；

        3、返回分片元数据信息SplitMetaInfo数组info。

        其中，序列化split对象时，我们以FileSplit为例来分析，其write()方法如下：

  @Override
  public void write(DataOutput out) throws IOException {
	// 写入文件路径全名
    Text.writeString(out, file.toString());
    // 写入分片在文件中的起始位置
    out.writeLong(start);
    // 写入分片在文件中的长度
    out.writeLong(length);
  }

        综上所述，分片文件job.split文件的内容为：

        1、文件头："SPL"+int类型版本号1；

        2、分片类信息：String类型split对应类名；

        3、分片数据信息：String类型文件路径全名+Long类型分片在文件中的起始位置+Long类型分片在文件中的长度。

        而在最后，构造分片元数据信息时，产生的是JobSplit的静态内部类SplitMetaInfo对象，包括分片位置信息locations、split在split文件中的起始位置offset、分片长度split.getLength()。

        下面，我们再看下分片的元数据信息文件是如何产生的，让我们来研究下writeJobSplitMetaInfo()方法，代码如下：

  // 写入作业分片元数据信息
  private static void writeJobSplitMetaInfo(FileSystem fs, Path filename, 
      FsPermission p, int splitMetaInfoVersion, 
      JobSplit.SplitMetaInfo[] allSplitMetaInfo) 
  throws IOException {
    // write the splits meta-info to a file for the job tracker
	// 调用HDFS文件系统FileSystem的create()方法，生成分片元数据信息文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，
	// 对应文件路径为jobSubmitDir/job.splitmetainfo，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID
	// 对应权限为JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION，即0644，rw-r--r--
    FSDataOutputStream out = 
      FileSystem.create(fs, filename, p);
    
    // 写入分片元数据头部信息UTF-8格式的字符串"META-SPL"的字节数组byte[]
    out.write(JobSplit.META_SPLIT_FILE_HEADER);
    
    // 写入分片元数据版本号splitMetaInfoVersion，当前为1
    WritableUtils.writeVInt(out, splitMetaInfoVersion);
    // 写入分片元数据个数，为分片元数据信息SplitMetaInfo数组个数allSplitMetaInfo.length
    WritableUtils.writeVInt(out, allSplitMetaInfo.length);
    
    // 遍历分片元数据信息SplitMetaInfo数组allSplitMetaInfo中每个splitMetaInfo，挨个写入输出流
    for (JobSplit.SplitMetaInfo splitMetaInfo : allSplitMetaInfo) {
      splitMetaInfo.write(out);
    }
    
    // 关闭输出流out
    out.close();
  }

        1、调用HDFS文件系统FileSystem的create()方法，生成分片元数据信息文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，对应文件路径为jobSubmitDir/job.splitmetainfo，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID，对应权限为JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION，即0644，rw-r--r--；

        2、写入分片元数据头部信息UTF-8格式的字符串"META-SPL"的字节数组byte[]；

        3、写入分片元数据版本号splitMetaInfoVersion，当前为1；

        4、写入分片元数据个数，为分片元数据信息SplitMetaInfo数组个数allSplitMetaInfo.length；

        5、遍历分片元数据信息SplitMetaInfo数组allSplitMetaInfo中每个splitMetaInfo，挨个写入输出流；

        6、关闭输出流out。
        我们看下如何序列化JobSplit.SplitMetaInfo，将其写入文件，JobSplit.SplitMetaInfo的write()如下：

    public void write(DataOutput out) throws IOException {
      
      // 将分片位置个数写入分片元数据信息文件
      WritableUtils.writeVInt(out, locations.length);
      // 遍历位置信息，写入分片元数据信息文件
      for (int i = 0; i < locations.length; i++) {
        Text.writeString(out, locations[i]);
      }
      // 写入分片元数据信息的起始位置
      WritableUtils.writeVLong(out, startOffset);
      // 写入分片大小
      WritableUtils.writeVLong(out, inputDataLength);
    }

        总结

        JobSplitWriter被作业客户端用于写分片相关文件，包括分片数据文件job.split和分片元数据信息文件job.splitmetainfo。分片数据文件job.split存储的主要是每个分片对应的HDFS文件路径，和其在HDFS文件中的起始位置、长度等信息，而分片元数据信息文件job.splitmetainfo存储的则是每个分片在分片数据文件job.split中的起始位置、分片大小等信息。

        job.split文件内容：文件头 + 分片 + 分片 + ... + 分片

        文件头："SPL" + 版本号1

        分片：分片类 + 分片数据，分片类=String类型split对应类名，分片数据=String类型HDFS文件路径全名+Long类型分片在HDFS文件中的起始位置+Long类型分片在HDFS文件中的长度

        job.splitmetainfo文件内容：文件头 + 分片元数据个数 + 分片元数据 + 分片元数据 + ... + 分片元数据

        文件头："META-SPL" + 版本号1

        分片元数据个数：分片元数据的个数

        分片元数据：分片位置个数+分片位置+在分片文件job.split中的起始位置+分片大小

MapReduce源码分析之JobSplitWriter

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原文地址：http://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51204466