本文主要是介绍Hadoop MapReduce中如何处理跨行Block和inputSplit，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Hadoop MapReduce中如何处理跨行Block和inputSplit
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7704
(出处: about云开发)
Hadoop的初学者经常会疑惑这样两个问题：
1.Hadoop的一个Block默认是64M，那么对于一个记录行形式的文本，会不会造成一行记录被分到两个Block当中？
2.在把文件从Block中读取出来进行切分时，会不会造成一行记录被分成两个InputSplit，如果被分成两个InputSplit，这样一个InputSplit里面就有一行不完整的数据，那么处理这个InputSplit的Mapper会不会得出不正确的结果？
对于上面的两个问题，首先要明确两个概念：Block和InputSplit
1. block是hdfs存储文件的单位（默认是64M）；
2. InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件实际的切割，只是记录了要处理的数据的位置（包括文件的path和hosts）和长度（由start和length决定）。
因此，以行记录形式的文本，还真可能存在一行记录被划分到不同的Block，甚至不同的DataNode上去。通过分析FileInputFormat里面的getSplits方法，可以得出，某一行记录同样也可能被划分到不同的InputSplit。
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException { long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); long maxSize = getMaxSplitSize(job); // generate splits List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>(); List<FileStatus> files = listStatus(job); for (FileStatus file: files) { Path path = file.getPath(); long length = file.getLen(); if (length != 0) { FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration()); BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length); if (isSplitable(job, path)) { long blockSize = file.getBlockSize(); long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize); long bytesRemaining = length; while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) { int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining); splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts())); bytesRemaining -= splitSize; } if (bytesRemaining != 0) { splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts())); } } else { // not splitable splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts())); } } else { //Create empty hosts array for zero length files splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0])); } } // Save the number of input files for metrics/loadgen job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size()); LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size()); return splits;
}
复制代码
从上面的代码可以看出，对文件进行切分其实很简单：获取文件在HDFS上的路径和Block信息，然后根据splitSize
对文件进行切分，splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);blockSize，minSize，maxSize都可以配置，默认splitSize 就等于blockSize的默认值（64m）。
FileInputFormat对文件的切分是严格按照偏移量来的，因此一行记录比较长的话，其可能被切分到不同的InputSplit。但这并不会对Map造成影响，尽管一行记录可能被拆分到不同的InputSplit，但是与FileInputFormat关联的RecordReader被设计的足够健壮，当一行记录跨InputSplit时，其能够到读取不同的InputSplit，直到把这一行记录读取完成，在Hadoop里，记录行形式的文本，通常采用默认的TextInputFormat，TextInputFormat关联的是LineRecordReader，下面我们来看看LineRecordReader的的nextKeyValue方法里读取文件的代码：
while (getFilePosition() <= end) { newSize = in.readLine(value, maxLineLength, Math.max(maxBytesToConsume(pos), maxLineLength)); if (newSize == 0) { break; }
复制代码
其读取文件是通过LineReader（in就是一个LineReader实例）的readLine方法完成的：
public int readLine(Text str, int maxLineLength, int maxBytesToConsume) throws IOException { if (this.recordDelimiterBytes != null) { return readCustomLine(str, maxLineLength, maxBytesToConsume); } else { return readDefaultLine(str, maxLineLength, maxBytesToConsume); }
} /** * Read a line terminated by one of CR, LF, or CRLF. */
private int readDefaultLine(Text str, int maxLineLength, int maxBytesToConsume)
throws IOException { str.clear(); int txtLength = 0; //tracks str.getLength(), as an optimization int newlineLength = 0; //length of terminating newline boolean prevCharCR = false; //true of prev char was CR long bytesConsumed = 0; do { int startPosn = bufferPosn; //starting from where we left off the last time if (bufferPosn >= bufferLength) { startPosn = bufferPosn = 0; if (prevCharCR) ++bytesConsumed; //account for CR from previous read bufferLength = in.read(buffer); if (bufferLength <= 0) break; // EOF } for (; bufferPosn < bufferLength; ++bufferPosn) { //search for newline if (buffer[bufferPosn] == LF) { newlineLength = (prevCharCR) ? 2 : 1; ++bufferPosn; // at next invocation proceed from following byte break; } if (prevCharCR) { //CR + notLF, we are at notLF newlineLength = 1; break; } prevCharCR = (buffer[bufferPosn] == CR); } int readLength = bufferPosn - startPosn; if (prevCharCR && newlineLength == 0) --readLength; //CR at the end of the buffer bytesConsumed += readLength; int appendLength = readLength - newlineLength; if (appendLength > maxLineLength - txtLength) { appendLength = maxLineLength - txtLength; } if (appendLength > 0) { str.append(buffer, startPosn, appendLength); txtLength += appendLength; } } while (newlineLength == 0 && bytesConsumed < maxBytesToConsume); <span style="color: #ff0000;">//①</span> if (bytesConsumed > (long)Integer.MAX_VALUE) throw new IOException("Too many bytes before newline: " + bytesConsumed); return (int)bytesConsumed;
}
复制代码
我们分析下readDefaultLine方法，do-while循环体主要是读取文件，然后遍历读取的内容，找到默认的换行符就终止循环。前面说，对于跨InputSplit的行，LineRecordReader会自动跨InputSplit去读取。这就体现在上述代码的While循环的终止条件上：
while (newlineLength == 0 && bytesConsumed < maxBytesToConsume);
newlineLength==0则以为一次do-while循环中读取的内容中没有遇到换行符，因maxBytesToConsume的默认值为Integer.MAX_VALUE，所以如果读取的内容没有遇到换行符，则会一直读取下去，知道读取的内容超过maxBytesToConsume。这样的出来方式，解决了一行记录跨InputSplit的读取问题，同样也会造成下面两个疑问：
1.既然在LineReader读取方法里面没有对考虑InputSplit的end进行处理，难道读取一个InputSplit的时候，会这样无限的读取下去么？
2.如果一行记录L跨越了A,B两个InputSplit，读A的时候已经读取了跨越A，B的这条记录L，那么对B这个InputSplit读取的时候，如果做到不读取L这条记录在B中的部分呢？
为了解决这两个问题，Hadoop通过下面的代码来做到：LineRecordReader的nextKeyValue方法。
public boolean nextKeyValue() throws IOException { if (key == null) { key = new LongWritable(); } key.set(pos); if (value == null) { value = new Text(); } int newSize = 0; // We always read one extra line, which lies outside the upper // split limit i.e. (end - 1) while (getFilePosition() <= end) { <span style="color: #ff0000;"> //②</span> newSize = in.readLine(value, maxLineLength, Math.max(maxBytesToConsume(pos), maxLineLength)); if (newSize == 0) { break; } pos += newSize; inputByteCounter.increment(newSize); if (newSize < maxLineLength) { break; } // line too long. try again LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " + (pos - newSize)); } if (newSize == 0) { key = null; value = null; return false; } else { return true; }
}
复制代码
过代码②处得While条件，就保证了InputSplit读取边界的问题，如果存在跨InputSplit的记录，也只好跨InputSplit读取一次。
再来看LineRecordReader的initialize方法：
// If this is not the first split, we always throw away first record
// because we always (except the last split) read one extra line in
// next() method.
if (start != 0) { start += in.readLine(new Text(), 0, maxBytesToConsume(start));
}
this.pos = start;
复制代码
如果不是第一InputSplit，则在读取的时候，LineRecordReader会自动忽略掉第一个换行符之前的所有内容，这样就不存在重读读取的问题。
个人理解
这篇关于Hadoop MapReduce中如何处理跨行Block和inputSplit的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
