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Hadoop源代码分析(mapreduce.lib.partition/reduce/output)

时间:2012-04-27 00:58:51  来源:  作者:

Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类。



 

Mapper的结果,可能送到可能的Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已。

Mapper最终处理的结果对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer那,哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partitioner规定的,它只有一个方法,输入是Map的结果对<key, value>和Reducer的数目,输出则是分配的Reducer(整数编号)。系统缺省的Partitioner是HashPartitioner,它以key的Hash值对Reducer的数目取模,得到对应的Reducer。

Reducer是所有用户定制Reducer类的基类,和Mapper类似,它也有setup,reduce,cleanup和run方法,其中setup和cleanup含义和Mapper相同,reduce是真正合并Mapper结果的地方,它的输入是key和这个key对应的所有value的一个迭代器,同时还包括Reducer的上下文。系统中定义了两个非常简单的Reducer,IntSumReducer和LongSumReducer,分别用于对整形/长整型的value求和。

Reduce的结果,通过Reducer.Context的方法collect输出到文件中,和输入类似,Hadoop引入了OutputFormat。OutputFormat依赖两个辅助接口:RecordWriter和OutputCommitter,来处理输出。RecordWriter提供了write方法,用于输出<key, value>和close方法,用于关闭对应的输出。OutputCommitter提供了一系列方法,用户通过实现这些方法,可以定制OutputFormat生存期某些阶段需要的特殊操作。我们在TaskInputOutputContext中讨论过这些方法(明显,TaskInputOutputContext是OutputFormat和Reducer间的桥梁)。

OutputFormat和RecordWriter分别对应着InputFormat和RecordReader,系统提供了空输出NullOutputFormat(什么结果都不输出,NullOutputFormat.RecordWriter只是示例,系统中没有定义),LazyOutputFormat(没在类图中出现,不分析),FilterOutputFormat(不分析)和基于文件FileOutputFormat的SequenceFileOutputFormat和TextOutputFormat输出。

基于文件的输出FileOutputFormat利用了一些配置项配合工作,包括mapred.output.compress:是否压缩;mapred.output.compression.codec:压缩方法;mapred.output.dir:输出路径;mapred.work.output.dir:输出工作路径。FileOutputFormat还依赖于FileOutputCommitter,通过FileOutputCommitter提供一些和Job,Task相关的临时文件管理功能。如FileOutputCommitter的setupJob,会在输出路径下创建一个名为_temporary的临时目录,cleanupJob则会删除这个目录。

SequenceFileOutputFormat输出和TextOutputFormat输出分别对应输入的SequenceFileInputFormat和TextInputFormat,我们就不再详细分析啦。

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