我们在设置MapReduce输入格式的时候，会调用这样一条语句：
job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
这条语句保证了输入文件会按照我们预设的格式被读取。KeyValueTextInputFormat即为我们设定的数据读取格式。
所有的输入格式类都继承自InputFormat，这是一个抽象类。其子类有例如专门用于读取普通文件的FileInputFormat，还有用来读取数据库的DBInputFormat等等。相关类图简单画出如下：
从InputFormat类图看，InputFormat抽象类仅有两个抽象方法：
在后面说到InputSplits的时候，会介绍在getSplits()时需要验证输入文件是否可分割、文件存储时分块的大小和文件大小等因素，所以总体来说，通过InputFormat，Mapreduce框架可以做到：
InputFormat抽象类源码也很简单，如下供参考(文章格式考虑，删除了部分注释，添加了部分中文注释)：
public abstract class InputFormat<K, V> {
/**
* 仅仅是逻辑分片，并没有物理分片，所以每一个分片类似于这样一个元组 <input-file-path, start, offset>
*/
public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context)
throws IOException, InterruptedException;
/**
* Create a record reader for a given split.
*/
public abstract RecordReader<K, V> createRecordReader(InputSplit split,
TaskAttemptContext context) throws IOException,
InterruptedException;
}
不同的InputFormat会各自实现不同的文件读取方式以及分片方式，每个输入分片会被单独的map task作为数据源。下面详细介绍输入分片(inputSplit)是什么。
Mappers的输入是一个一个的输入分片，称InputSplit。看源码可知，InputSplit也是一个抽象类，它在逻辑上包含了提供给处理这个InputSplit的Mapper的所有K-V对。
public abstract class InputSplit {
/**
* 获取Split的大小，支持根据size对InputSplit排序.
*/
public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;
/**
* 获取存储该分片的数据所在的节点位置.
*/
public abstract
String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
}
下面深入看一个InputSplit的子类：FileSplit类
public class FileSplit extends InputSplit implements Writable {
private Path file;
private long start;
private long length;
private String[] hosts;
/**
* 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 number of bytes in the file to process. */
@Override
public long getLength() {
return length;
}
@Override
public String[] getLocations() throws IOException {
if (this.hosts == null) {
return new String[] {};
} else {
return this.hosts;
}
}
// 略掉部分方法
}
从源码中可以看出，FileSplit有四个属性：文件路径，分片起始位置，分片长度和存储分片的hosts。用这四项数据，就可以计算出提供给每个Mapper的分片数据。在InputFormat的getSplit()方法中构造分片，分片的四个属性会通过调用FileSplit的Constructor设置。
再看一个InputSplit的子类：CombineFileSplit。源码如下：
public class CombineFileSplit extends InputSplit implements Writable {
private Path[] paths;
private long[] startoffset;
private long[] lengths;
private String[] locations;
private long totLength;
public CombineFileSplit(Path[] files, long[] start, long[] lengths,
String[] locations) {
initSplit(files, start, lengths, locations);
}
private void initSplit(Path[] files, long[] start, long[] lengths,
String[] locations) {
this.startoffset = start;
this.lengths = lengths;
this.paths = files;
this.totLength = 0;
this.locations = locations;
for (long length : lengths) {
totLength += length;
}
}
public long getLength() {
return totLength;
}
/** Returns all the Paths where this input-split resides */
public String[] getLocations() throws IOException {
return locations;
}
//省略了部分构造函数和方法，深入学习请阅读源文件
}
为什么介绍该类呢，因为接下来要学习《Hadoop学习(五) – 小文件处理》，深入理解该类，将有助于该节学习。
上面我们介绍的FileSplit对应的是一个输入文件，也就是说，如果用FileSplit对应的FileInputFormat作为输入格式，那么即使文件特别小，也是作为一个单独的InputSplit来处理，而每一个InputSplit将会由一个独立的Mapper Task来处理。在输入数据是由大量小文件组成的情形下，就会有同样大量的InputSplit，从而需要同样大量的Mapper来处理，大量的Mapper Task创建销毁开销将是巨大的，甚至对集群来说，是灾难性的！
CombineFileSplit是针对小文件的分片，它将一系列小文件封装在一个InputSplit内，这样一个Mapper就可以处理多个小文件。可以有效的降低进程开销。与FileSplit类似，CombineFileSplit同样包含文件路径，分片起始位置，分片大小和分片数据所在的host列表四个属性，只不过这些属性不再是一个值，而是一个列表。
需要注意的一点是，CombineFileSplit的getLength()方法，返回的是这一系列数据的数据的总长度。
现在，我们已深入的了解了InputSplit的概念，看了其源码，知道了其属性。我们知道数据分片是在InputFormat中实现的，接下来，我们就深入InputFormat的一个子类，FileInputFormat看看分片是如何进行的。
FileInputFormat中，分片方法代码及详细注释如下，就不再详细解释该方法：
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
// 首先计算分片的最大和最小值。这两个值将会用来计算分片的大小。
// 由源码可知，这两个值可以通过mapred.min.split.size和mapred.max.split.size来设置
long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
long maxSize = getMaxSplitSize(job);
// splits链表用来存储计算得到的输入分片结果
List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
// files链表存储由listStatus()获取的输入文件列表，listStatus比较特殊，我们在下面详细研究
List<FileStatus> files = listStatus(job);
for (FileStatus file : files) {
Path path = file.getPath();
FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
long length = file.getLen();
// 获取该文件所有的block信息列表[hostname, offset, length]
BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0,
length);
// 判断文件是否可分割，通常是可分割的，但如果文件是压缩的，将不可分割
// 是否分割可以自行重写FileInputFormat的isSplitable来控制
if ((length != 0) && isSplitable(job, path)) {
long blockSize = file.getBlockSize();
// 计算分片大小
// 即 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
// 也就是保证在minSize和maxSize之间，且如果minSize<=blockSize<=maxSize，则设为blockSize
long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
long bytesRemaining = length;
// 循环分片。
// 当剩余数据与分片大小比值大于Split_Slop时，继续分片， 小于等于时，停止分片
while (((double) bytesRemaining) / splitSize > SPLIT_SLOP) {
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length
- bytesRemaining);
splits.add(new FileSplit(path, length - bytesRemaining,
splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts()));
bytesRemaining -= splitSize;
}
// 处理余下的数据
if (bytesRemaining != 0) {
splits.add(new FileSplit(path, length - bytesRemaining,
bytesRemaining,
blkLocations[blkLocations.length - 1].getHosts()));
}
} else if (length != 0) {
// 不可split，整块返回
splits.add(new FileSplit(path, 0, length, blkLocations[0]
.getHosts()));
} else {
// 对于长度为0的文件，创建空Hosts列表，返回
splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
}
}
// 设置输入文件数量
job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
return splits;
}
在getSplits()方法中，我们提到了一个方法，listStatus()，我们先来看一下这个方法：
protected List<FileStatus> listStatus(JobContext job) throws IOException {
// 省略部分代码...
List<PathFilter> filters = new ArrayList<PathFilter>();
filters.add(hiddenFileFilter);
PathFilter jobFilter = getInputPathFilter(job);
if (jobFilter != null) {
filters.add(jobFilter);
}
// 创建了一个MultiPathFilter，其内部包含了两个PathFilter
// 一个为过滤隐藏文件的Filter，一个为用户自定义Filter(如果制定了)
PathFilter inputFilter = new MultiPathFilter(filters);
for (int i = 0; i < dirs.length; ++i) {
Path p = dirs[i];
FileSystem fs = p.getFileSystem(job.getConfiguration());
FileStatus[] matches = fs.globStatus(p, inputFilter);
if (matches == null) {
errors.add(new IOException("Input path does not exist: " + p));
} else if (matches.length == 0) {
errors.add(new IOException("Input Pattern " + p
+ " matches 0 files"));
} else {
for (FileStatus globStat : matches) {
if (globStat.isDir()) {
for (FileStatus stat : fs.listStatus(
globStat.getPath(), inputFilter)) {
result.add(stat);
}
} else {
result.add(globStat);
}
}
}
}
// 省略部分代码
}
NLineInputFormat是一个很有意思的FileInputFormat的子类，有时间可以了解一下。
PathFilter文件筛选器接口，使用它我们可以控制哪些文件要作为输入，哪些不作为输入。PathFilter有一个accept(Path)方法，当接收的Path要被包含进来，就返回true，否则返回false。可以通过设置mapred.input.pathFilter.class来设置用户自定义的PathFilter。
public interface PathFilter {
/**
* Tests whether or not the specified abstract pathname should be
* included in a pathname list.
*
* @param path The abstract pathname to be tested
* @return <code>true</code> if and only if <code>pathname</code>
* should be included
*/
boolean accept(Path path);
}
FileInputFormat类有hiddenFileFilter属性：
private static final PathFilter hiddenFileFilter = new PathFilter() {
public boolean accept(Path p) {
String name = p.getName();
return !name.startsWith("_") && !name.startsWith(".");
}
};
hiddenFileFilter过滤掉隐藏文件。
FileInputFormat类还有一个内部类：
private static class MultiPathFilter implements PathFilter {
private List<PathFilter> filters;
public MultiPathFilter(List<PathFilter> filters) {
this.filters = filters;
}
public boolean accept(Path path) {
for (PathFilter filter : filters) {
if (!filter.accept(path)) {
return false;
}
}
return true;
}
}
MultiPathFilter类类似于一个PathFilter代理，其内部有一个PathFilter list属性，只有符合其内部所有filter的路径，才被作为输入。在FileInputFormat类中，它被listStatus()方法调用，而listStatus()又被getSplits()方法调用来获取输入文件，也即实现了在获取输入分片前进行文件过滤。
至此，我们已经利用PathFilter过滤了文件，利用FileInputFormat 的getSplits方法，计算出了Mapreduce的Map的InputSplit。作业的输入分片有了，而这些分片，是怎么被Map读取的呢？
这由InputFormat中的另一个方法createRecordReader()来负责。FileInputFormat没有对于这个方法的实现，而是交给子类自行去实现它。
RecordReader将读入到Map的数据拆分成<key, value>对。RecordReader也是一个抽象类，下面我们通过源码看一下，RecordReader主要做哪些工作：
public abstract class RecordReader<KEYIN, VALUEIN> implements Closeable {
/**
* 由一个InputSplit初始化
*/
public abstract void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
throws IOException, InterruptedException;
/**
* 顾名思义，读取分片下一个<key, value>对
*/
public abstract boolean nextKeyValue() throws IOException,
InterruptedException;
/**
* Get the current key
*/
public abstract KEYIN getCurrentKey() throws IOException,
InterruptedException;
/**
* Get the current value.
*/
public abstract VALUEIN getCurrentValue() throws IOException,
InterruptedException;
/**
* 跟踪读取分片的进度
*/
public abstract float getProgress() throws IOException,
InterruptedException;
/**
* Close the record reader.
*/
public abstract void close() throws IOException;
}
从源码可以看出，一个RecordReader主要来完成这几项功能。接下来，通过一个具体的RecordReader实现类，来详细了解一下各功能的具体操作。
public class LineRecordReader extends RecordReader<LongWritable, Text> {
private CompressionCodecFactory compressionCodecs = null;
private long start;
private long pos;
private long end;
private LineReader in;
private int maxLineLength;
private LongWritable key = null;
private Text value = null;
// initialize函数即对LineRecordReader的一个初始化
// 主要是计算分片的始末位置，打开输入流以供读取K-V对，处理分片经过压缩的情况等
public void initialize(InputSplit genericSplit, TaskAttemptContext context)
throws IOException {
FileSplit split = (FileSplit) genericSplit;
Configuration job = context.getConfiguration();
this.maxLineLength = job.getInt("mapred.linerecordreader.maxlength",
Integer.MAX_VALUE);
start = split.getStart();
end = start + split.getLength();
final Path file = split.getPath();
compressionCodecs = new CompressionCodecFactory(job);
final CompressionCodec codec = compressionCodecs.getCodec(file);
// 打开文件，并定位到分片读取的起始位置
FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
FSDataInputStream fileIn = fs.open(split.getPath());
boolean skipFirstLine = false;
if (codec != null) {
// 文件是压缩文件的话，直接打开文件
in = new LineReader(codec.createInputStream(fileIn), job);
end = Long.MAX_VALUE;
} else {
//
if (start != 0) {
skipFirstLine = true;
--start;
// 定位到偏移位置，下次读取就会从便宜位置开始
fileIn.seek(start);
}
in = new LineReader(fileIn, job);
}
if (skipFirstLine) { // skip first line and re-establish "start".
start += in.readLine(new Text(), 0,
(int) Math.min((long) Integer.MAX_VALUE, end - start));
}
this.pos = start;
}
public boolean nextKeyValue() throws IOException {
if (key == null) {
key = new LongWritable();
}
key.set(pos);// key即为偏移量
if (value == null) {
value = new Text();
}
int newSize = 0;
while (pos < end) {
newSize = in.readLine(value, maxLineLength,
Math.max((int) Math.min(Integer.MAX_VALUE, end - pos),
maxLineLength));
// 读取的数据长度为0，则说明已读完
if (newSize == 0) {
break;
}
pos += newSize;
// 读取的数据长度小于最大行长度，也说明已读取完毕
if (newSize < maxLineLength) {
break;
}
// 执行到此处，说明该行数据没读完，继续读入
}
if (newSize == 0) {
key = null;
value = null;
return false;
} else {
return true;
}
}
// 省略了部分方法
}
数据从InputSplit分片中读出已经解决，但是RecordReader是如何被Mapreduce框架利用的呢？我们先看一下Mapper类
public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
public class Context extends MapContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
public Context(Configuration conf, TaskAttemptID taskid,
RecordReader<KEYIN, VALUEIN> reader,
RecordWriter<KEYOUT, VALUEOUT> writer,
OutputCommitter committer, StatusReporter reporter,
InputSplit split) throws IOException, InterruptedException {
super(conf, taskid, reader, writer, committer, reporter, split);
}
}
/**
* 预处理，仅在map task启动时运行一次
*/
protected void setup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
}
/**
* 对于InputSplit中的每一对<key, value>都会运行一次
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
}
/**
* 扫尾工作，比如关闭流等
*/
protected void cleanup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
}
/**
* map task的驱动器
*/
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
while (context.nextKeyValue()) {
map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
}
cleanup(context);
}
}
重点看一下Mapper.class中的run()方法，它相当于map task的驱动。
事实上，content.nextKeyValue()就是使用了相应的RecordReader来获取“K-V对”。Mapper.class中的Context类，它继承自MapContext类，使用一个RecordReader进行构造。下面我们再看这个MapContext。
public class MapContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> extends
TaskInputOutputContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
private RecordReader<KEYIN, VALUEIN> reader;
private InputSplit split;
public MapContext(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();
}
}
从MapContent类中的方法可见，content.getCurrentKey()，content.getCurrentValue()以及nextKeyValue()，其实都是对RecordReader方法的封装，即MapContext是直接使用传入的RecordReader来对InputSplit进行“K-V对”读取的。
至此，我们已经清楚的知道Mapreduce的输入文件是如何被过滤、读取、分片、读出“K-V对”，然后交给Mapper类来处理的。
原文地址：http://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/45771933
