Hadoop原始碼分析之檔案拆分

當我們編寫mapreduce程式的時候，都會進行輸入格式的設定，方便hadoop可以根據設定得檔案格式正確的讀取資料進行處理，一般設定**如下:

job.
setinputformatclass
(textinputformat.
class
)

通過上面的**來保證輸入的檔案是按照我們想要的格式被讀取，所有的輸入格式都繼承於inputformat，這是乙個抽象類，其子類有專門用於讀取普通檔案的fileinputformatt，用於讀取資料庫檔案的dbinputfromat，用於讀取hbase的tableinputformat等等。下面是inputformat的定義：

public abstract class inputformat

textinputformat繼承於fileinputformat，檔案切分沒有進行更改，對recordreader進行了定製。

org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.fileinputformat

org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.textinputformat

檔案切分原理

public static final string split_maxsize = "mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize" ;public static final string split_minsize = "mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize"

;

fileinputformat提供了三個引數來共同控制分片的大小:

乙個檔案分片最小的有效位元組數:mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize

乙個檔案分片最大有效位元組數: mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

hdfs中塊的大小: dfs.blocksize

這三個引數按照公式splitsize = max(minimumsize, min(maximumsize, blocksize))來進行分片大小的確定，可以通過改變上述三個引數來調節最終的分片大小。

檔案切分原始碼分析

先舉乙個切分的例項，假設我們的輸入檔案是128m，dfs的大小是40m，則這個檔案應該是有5個塊，假設我們定義的最大切分大小是30m，則根據公式max(minimumsize, min(maximumsize, blocksize))，我們的分片的大小是30m，接下來我們分析如何切分產出inputsplit，主要是分析函式getsplits

首先獲取minimumsize和maximumsize

/** 最小map分片長度 min<1, "mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize">**/
long minsize = math.
max(
getformatminsplitsize()
,getminsplitsize
(job));
/** 最大map分片長度 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize **/
long maxsize =
getmaxsplitsize
(job)
;

獲取輸入目錄下所有的檔案狀態資訊

list
files =
liststatus
(job)
;

遍歷檔案進行每個檔案的切分

for
(filestatus file: files)

檔案長度不為0時候，首先獲取檔案的位置資訊；檔案長度為0，直接創造乙個空的host的陣列返回

blocklocation[
] blklocations;
/** 獲取改檔案所在的位置資訊 **/
if(file instanceof
locatedfilestatus
)else

然後如果檔案是可切分的，進行blocksize獲取，求出切分大小，按照切分大小進行切分。

/** 乙個檔案塊大小：預設為128m **/
long blocksize = file.
getblocksize()
;/** 根據檔案塊大小,map最小分片大小和最大分片大小確定分片的大小:
公式：max(minimumsize, min(maximumsize, blocksize))` **/
long splitsize =
computesplitsize
(blocksize, minsize, maxsize)
;long bytesremaining = length;
// 還剩餘的檔案長度
/** slpit_slop是1.1避免最後剩一點點檔案大小也劃分乙個map **/
while((
(double
) bytesremaining)
/splitsize > split_slop)
/** 為滿足切分條件，但是還剩下部分資料 **/
if(bytesremaining !=0)

獲取檔案塊的index是通過函式getblockindex進行的，我們根據開頭的例子進行具體分析

protected
intgetblockindex
(blocklocation[
] blklocations,
long offset)
}    blocklocation last = blklocations[blklocations.length -1]
;long filelength = last.
getoffset()
+ last.
getlength()
-1;throw
newillegalargumentexception
("offset "
+ offset +
" is outside of file (0.."
+                                       filelength +
")")
;}

至此我們分析完了切分的過程，最終返回的是切分的檔案的元資訊，包含了檔案位置，要讀取得開始位置，讀取的長度，塊所在的host資訊等。

Hadoop原始碼分析之檔案拆分

hadoop 原始碼分析一

Hadoop原始碼之JobTracker

Hadoop 中 IPC 的原始碼分析

Hadoop原始碼分析之檔案拆分

hadoop 原始碼分析一

Hadoop原始碼之JobTracker

Hadoop 中 IPC 的原始碼分析

相關推薦