MapReduce数据流（二）

输入块（InputSplit）：一个输入块描述了构成MapReduce程序中单个map任务的一个单元。把一个 MapReduce程序应用到一个数据集上，即是指一个作业，会由几个（也可能几百个）任务组成。Map任务可能会读取整个文件，但一般是读取文件的一部 分。默认情况下，FileInputFormat及其子类会以64MB（与HDFS的Block默认大小相同，译注：Hadoop建议Split大小与此 相同）为基数来拆分文件。你可以在hadoop-site.xml（译注：0.20.*以后是在mapred-default.xml里）文件内设定 mapred.min.split.size参数来控制具体划分大小，或者在具体MapReduce作业的JobConf对象中重写这个参数。通过以块形 式处理文件，我们可以让多个map任务并行的操作一个文件。如果文件非常大的话，这个特性可以通过并行处理大幅的提升性能。更重要的是，因为多个块 （Block）组成的文件可能会分散在集群内的好几个节点上（译注：事实上就是这样），这样就可以把任务调度在不同的节点上；因此所有的单个块都是本地处 理的，而不是把数据从一个节点传输到另外一个节点。当然，日志文件可以以明智的块处理方式进行处理，但是有些文件格式不支持块处理方式。针对这种情况，你 可以写一个自定义的InputFormat，这样你就可以控制你文件是如何被拆分（或不拆分）成文件块的。自定义的文件格式在 第五部分有描述。
　 　输入格式定义了组成mapping阶段的map任务列表，每一个任务对应一个输入块。接着根据输入文件块所在的物理地址，这些任务会被分派到对应的系统 节点上，可能会有多个map任务被分派到同一个节点上。任务分派好后，节点开始运行任务，尝试去最大并行化执行。节点上的最大任务并行数由 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum参数控制。
　　 记录读取器（RecordReader）：InputSplit 定义了如何切分工作，但是没有描述如何去访问它。 RecordReader类则是实际的用来加载数据并把数据转换为适合mapper读取的键值对。RecordReader实例是由输入格式定义的，默认 的输入格式，TextInputFormat，提供了一个LineRecordReader，这个类的会把输入文件的每一行作为一个新的值，关联到每一行 的键则是该行在文件中的字节偏移量。RecordReader会在输入块上被重复的调用直到整个输入块被处理完毕，每一次调用RecordReader都 会调用Mapper的map()方法。
　　 Mapper：Mapper执行了MapReduce程序第一阶段中有趣的用户定义的工 作。给定一个键值对，map()方法会生成一个或多个键值对，这些键值对会被送到Reducer那里。对于整个作业输入部分的每一个map任务（输入 块），每一个新的Mapper实例都会在单独的Java进程中被初始化，mapper之间不能进行通信。这就使得每一个map任务的可靠性不受其它map 任务的影响，只由本地机器的可靠性来决定。map()方法除了键值对外还会接收额外的两个参数（译注：在0.20.×后的版本，接口已变化，由 Context对象代替这两个参数）：

• OutputCollector对象有一个叫collect()的方法，它可以利用该方法把键值对送到作业的reduce阶段。
• Reporter对象提供当前任务的信息，它的getInputSplit()方法会返回一个描述当前输入块的对象，并且还允许map任务提供关 于系统执行进度的额外信息。setStatus()方法允许你生成一个反馈给用户的状态消息，incrCounter()方法允许你递增共享的高性能计数 器，除了默认的计数器外，你还可以定义更多的你想要的计数器。每一个mapper都可以递增计数器，JobTracker会收集由不同处理得到的递增数据 并把它们聚集在一起以供作业结束后的读取。

　　Partition & Shuffle：当第一个map任务完成后，节点可能还要继续执行更多的map任务，但这时候 也开始把map任务的中间输出交换到需要它们的reducer那里去，这个移动map输出到reducer的过程叫做shuffle。每一个reduce 节点会分派到中间输出的键集合中的一个不同的子集合，这些子集合（被称为“partitions”）是reduce任务的输入数据。每一个map任务生成 的键值对可能会隶属于任意的partition，有着相同键的数值总是在一起被reduce，不管它是来自那个mapper的。因此，所有的map节点必 须就把不同的中间数据发往何处达成一致。Partitioner类就是用来决定给定键值对的去向，默认的分类器（partitioner）会计算键的哈希 值并基于这个结果来把键赋到相应的partition上，自定义的分类器在第五部分有详细描述。
　　排序：每一个reduce任务负责归约（reduceing）关联到相同键上的所有数值，每一个节点收到的中间键集合在被送到具体的reducer那里前就已经自动被Hadoop排序过了。
　　归约（Reduce）：每 个reduce任务都会创建一个Reducer实例，这是一个用户自定义代码的实例，负责执行特定作业的第二个重要的阶段。对于每一个已赋予到 reducer的partition内的键来说，reducer的reduce()方法只会调用一次，它会接收一个键和关联到键的所有值的一个迭代器，迭 代器会以一个未定义的顺序返回关联到同一个键的值。reducer也要接收一个OutputCollector和Report对象，它们像在map()方 法中那样被使用。
　　输出格式：提供给OutputCollector的键值对会被写到输出文件中，写入的方式由输出格式控制。 OutputFormat的功能跟前面描述的InputFormat类很像，Hadoop提供的OutputFormat的实例会把文件写在本地磁盘或 HDFS上，它们都是继承自公共的FileInputFormat类。每一个reducer会把结果输出写在公共文件夹中一个单独的文件内，这些文件的命 名一般是part-nnnnn，nnnnn是关联到某个reduce任务的partition的id，输出文件夹通过 FileOutputFormat.setOutputPath() 来设置。你可以通过具体MapReduce作业的JobConf对象的setOutputFormat()方法来设置具体用到的输出格式。下表给出了已提 供的输出格式：

输出格式	描述
TextOutputFormat	默认的输出格式， 以 "key \t value" 的方式输出行
SequenceFileOutputFormat	输出二进制文件，适合于读取为子MapReduce作业的输入
NullOutputFormat	忽略收到的数据，即不做输出

表4.2: Hadoop提供的输出格式
　　Hadoop提供了一些OutputFormat实例用于写入文件，基本的（默认的）实例是 TextOutputFormat，它会以一行一个键值对的方式把数据写入一个文本文件里。这样后面的MapReduce任务就可以通过 KeyValueInputFormat类简单的重新读取所需的输入数据了，而且也适合于人的阅读。还有一个更适合于在MapReduce作业间使用的中 间格式，那就是SequenceFileOutputFormat，它可以快速的序列化任意的数据类型到文件中，而对应 SequenceFileInputFormat则会把文件反序列化为相同的类型并提交为下一个Mapper的输入数据，方式和前一个Reducer的生 成方式一样。NullOutputFormat不会生成输出文件并丢弃任何通过OutputCollector传递给它的键值对，如果你在要 reduce()方法中显式的写你自己的输出文件并且不想Hadoop框架输出额外的空输出文件，那这个类是很有用的。
　　RecordWriter：这个跟InputFormat中通过RecordReader读取单个记录的实现很相似，OutputFormat类是RecordWriter对象的工厂方法，用来把单个的记录写到文件中，就像是OuputFormat直接写入的一样。
　　Reducer输出的文件会留在HDFS上供你的其它应用使用，比如另外一个MapReduce作业，或一个给人工检查的单独程序。