hadoop中mapreduce的常用类（二）

云智慧（北京）科技有限公司陈鑫

NullWritable 

不想输出的时候，把它当做key。NullWritable是Writable的一个特殊类，序列化的长度为0，实现方法为空实现，不从数据流中读数据，也不写入数据，只充当占位符，如在MapReduce中，如果你不需要使用键或值，你就可以将键或值声明为NullWritable,NullWritable是一个不可变的单实例类型。

 

FileInputFormat继承于InputFormat

InputFormat的作用：

验证输入规范；
切分输入文件为InputSpilts;
提供RecordReader来收集InputSplit中的输入记录，给Mapper进行执行。

RecordReader
将面向字节的InputSplit转换为面向记录的视图，供Mapper或者Reducer使用运行。因此假定处理记录的责任界限,为任务呈现key-value。

SequenceFile:

SequenceFile是包含二进制kv的扁平文件（序列化）。它提供Writer、Reader、Sorter来进行写、读、排序功能。基于CompressionType，SequenceFile有三种对于kv的压缩方式：

  Writer：不压缩records；

  RecordCompressWriter：只压缩values;

  BlockCompressWriter:   压缩records，keys和values都被分开压缩在block中，block的大小可以配置；

压缩方式由合适的CompressionCodec指定。推荐使用此类的静态方法createWriter来选择格式。Reader作为桥接可以读取以上任何一种压缩格式。

CompressionCodec：

封装了关于流式压缩/解压缩的相关方法。

Mapper

Mapper 将输入的kv对映射成中间数据kv对集合。Maps 将输入记录转变为中间记录，其中被转化后的记录不必和输入记录类型相同。一个给定的输入对可以映射为0或者多个输出对。

在MRJob执行过程中，MapReduce框架根据提前指定的InputFormat(输入格式对象)产生InputSplit（输入分片），而每个InputSplit将会由一个map任务处理。
总起来讲，Mapper实现类通过JobConfigurable.configure(JobConf)方法传入JobConf对象来初始化，然后在每个map任务中调用map(WritableComparable,Writable,OutputCollector,Reporter)方法处理InputSplit的每个kv对。MR应用可以覆盖Closeable.close方法去处理一些必须的清理工作。
输出对不一定和输入对类型相同。一个给定的输入对可能映射成0或者很多的输出对。输出对是框架通过调用OutputCollector.colect(WritableComparable,Writable)得到。

MR应用可以使用Reporter汇报进度，设置应用层级的状态信息，更新计数器或者只是显示应用处于运行状态等。

所有和给定的输出key关联的中间数据都会随后被框架分组处理，并传给Reducer处理以产生最终的输出。用户可以通过JobConf.setOutputKeyComparatorClass(Class)指定一个Comparator控制分组处理过程。

Mapper输出都被排序后根据Reducer数量进行分区，分区数量等于reduce任务数量。用户可以通过实现自定义的Partitioner来控制哪些keys(记录)到哪个Reducer中去。

此外，用户还可以指定一个Combiner，调用JobConf.setCombinerClass(Class)来实现。这个可以来对map输出做本地的聚合，有助于减少从mapper到reducer的数据量。

经过排序的中间输出数据通常以一种简单的格式(key-len,key,value-len,value)存储在SequenceFile中。应用可以决定是否或者怎样被压缩以及压缩格式，可以通过JobConf来指定CompressionCodec.

如果job没有reducer，那么mapper的输出结果会不经过分组排序，直接写进FileSystem.

Map数

通常map数由输入数据总大小决定，也就是所有输入文件的blocks数目决定。
每个节点并行的运行的map数正常在10到100个。由于Map任务初始化本身需要一段时间所以map运行时间至少在1分钟为好。

如此，如果有10T的数据文件，每个block大小128M，最大使用为82000map数，除非使用setNumMapTasks(int)（这个方法仅仅对MR框架提供一个建议值）将map数值设置到更高。

Reducer

Reducer根据key将中间数据集合处理合并为更小的数据结果集。
用户可以通过JobConf.setNumReduceTasks(int)设置作业的reducer数目。
整体而言，Reducer实现类通过JobConfigurable.configure(JobConf)方法将JobConf对象传入,并为Job设置和初始化Reducer。MR框架调用 reduce(WritableComparable, Iterator, OutputCollector,Reporter) 来处理以key被分组的输入数据。应用可以覆盖Closeable.close()处理必要的清理操作。

Reducer由三个主要阶段组成:shuffle，sort，reduce。

  shuffle

输入到Reducer的输入数据是Mapper已经排过序的数据.在shuffle阶段，根据partition算法获取相关的mapper地址，并通过Http协议将mapper的相应输出数据由reducer拉取到reducer机器上处理。

  sort

框架在这个阶段会根据key对reducer的输入进行分组(因为不同的mapper输出的数据中可能含有相同的key)。
shuffle和sort是同时进行的，同时reducer仍然在拉取map的输出。

  Secondary Sort

如果对中间数据key进行分组的规则和在处理化简阶段前对key分组规则不一致时，可以通过JobConf.setOutputValueGroupingComparator(Class)设置一个Comparator。因为中间数据的分组策略是通过JobConf.setOutputKeyComparatorClass(Class) 设置的，可以控制中间数据根据哪些key进行分组。而JobConf.setOutputValueGroupingComparator(Class)则可用于在数据连接情况下对value进行二次排序。

Reduce(化简)

这个阶段框架循环调用 reduce(WritableComparable, Iterator, OutputCollector,Reporter) 方法处理被分组的每个kv对。

reduce 任务一般通过OutputCollector.collect(WritableComparable, Writable)将输出数据写入文件系统FileSystem。应用可以使用Reporter汇报作业执行进度、设置应用层级的状态信息并更新计数器(Counter),或者只是提示作业在运行。
注意，Reducer的输出不会再进行排序。
Reducer数目

合适的reducer数目可以这样估算：(节点数目mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum)乘以0.95 或乘以1.75。因子为0.95时，当所有map任务完成时所有reducer可以立即启动，并开始从map机器上拉取数据。因子为1.75时,最快的一些节点将完成第一轮reduce处理，此时框架开始启动第二轮reduce任务，这样可以达到比较好的作业负载均衡。提高reduce数目会增加框架的运行负担，但有利于提升作业的负载均衡并降低失败的成本。上述的因子使用最好在作业执行时框架仍然有reduce槽为前提，毕竟框架还需要对作业进行可能的推测执行和失败任务的处理。

不使用Reducer
如果不需要进行化简处理，可以将reduce数目设为0。这种情况下，map的输出会直接写入到文件系统。输出路径通过setOutputPath(Path)指定。框架在写入数据到文件系统之前不再对map结果进行排序。

Partitioner

Partitioner对数据按照key进行分区，从而控制map的输出传输到哪个reducer上。默认的Partitioner算法是hash（哈希。分区数目由作业的reducer数目决定。HashPartitioner是默认的Partitioner。

Reporter

Reporter为MR应用提供了进度报告、应用状态信息设置，和计数器(Counter)更新等功能.

Mapper和Reducer实现可以使用Reporter汇报进度或者提示作业在正常运行。在一些场景下，应用在处理一些特殊的kv对时耗费了过多时间，这个可能会因为框架假定任务超时而强制停止了这些作业。为避免该情况，可以设置mapred.task.timeout为一个比较高的值或者将其设置为0以避免超时发生。
应用也可以使用Reporter来更新计数(Counter)。

OutputCollector

OutputCollector是MR框架提供的通用工具来收集Mapper或者Reducer输出数据(中间数据或者最终结果数据)。
HadoopMapReduce提供了一些经常使用的mapper、reducer和partioner的实现类供我们进行学习。

以上有关configuration和job的部分在新的API中有所改变，简单说就是在Mapper和Reducer中引入了MapContext和ReduceContext，它们封装了configuration和outputcollector，以及reporter。