【转】[Hadoop源码解读]（二）MapReduce篇之Mapper类

2021-11-30 04:25:58

转自:http://www.cnblogs.com/lucius/p/3449912.html

前面在讲InputFormat的时候，讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的。

这一篇里，开始对Mapper.class的子类进行解读。

先回忆一下。Mapper有setup()，map()，cleanup()和run()四个方法。其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作，map()则一般承担主要的处理工作，cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等。run()方法提供了 setup->map->cleanup()的执行模板。

在MapReduce中，Mapper从一个输入分片中读取数据，然后经过Shuffle and Sort阶段，分发数据给Reducer，在Map端和Reduce端我们可能使用设置的Combiner进行合并，这在Reduce前进行。 Partitioner控制每个K-V对应该被分发到哪个reducer[我们的Job可能有多个reducer]，Hadoop默认使用 HashPartitioner，HashPartitioner使用key的hashCode对reducer的数量取模得来。

1   public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
2     setup(context);
3     while (context.nextKeyValue()) {
4       map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
5     }
6     cleanup(context);
7   }

从上面run方法可以看出，K/V对是从传入的Context获取的。我们也可以从下面的map方法看出，输出结果K/V对也是通过Context来完成的。至于Context暂且放着。

1   @SuppressWarnings("unchecked")
2   protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, 
3                      Context context) throws IOException, InterruptedException {
4     context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
5   }&nbsp;

我们先来看看三个Mapper的子类，它们位于src\mapred\org\apache\hadoop\mapreduce\lib\map中。

1、TokenCounterMapper

 1 public class TokenCounterMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
 2     
 3   private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
 4   private Text word = new Text();
 5   
 6   @Override
 7   public void map(Object key, Text value, Context context
 8                   ) throws IOException, InterruptedException {
 9     StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
10     while (itr.hasMoreTokens()) {
11       word.set(itr.nextToken());
12       context.write(word, one);
13     }
14   }
15 }

我们看到，对于一个输入的K-V对，它使用StringTokenizer来获取value中的tokens，然后对每一个 token，分发出一个<token,one>对，这将在reduce端被收集，同一个token对应的K-V对都会被收集到同一个 reducer上，这样我们就可以计算出所有mapper分发出来的以某个token为key的<token,one>的数量，然后只要在 reduce函数中加起来，就得到了token的计数。这就是为什么这个类叫做TokenCounterMapper的原因。

在MapReduce的“Hello world”：WordCount例子中，我们完全可以直接使用这个TokenCounterMapper作为MapperClass，仅需用 job.setMapperClass(TokenCounterMapper.class)进行设置即可。

2、InverseMapper

 1   public class InverseMapper<K, V> extends Mapper<K,V,V,K> {
 2 
 3 
 4   /** The inverse function.  Input keys and values are swapped.*/
 5   @Override
 6   public void map(K key, V value, Context context
 7                   ) throws IOException, InterruptedException {
 8     context.write(value, key);
 9   }
10   
11 }

这个类更加简单，它紧紧是调换Key和Value，然后直接分发出去。举个例子：数据格式是<某商家,某商品>，我们既可能需要计算一个商家对应的所有商品种类，也可能需要计算某个商品的销售商家数量，后者的情形，就可以使用InverseMapper来达到目的，使得相同商品被分发到相同reducer。

3、MultithreadedMapper

这个类稍微有点复杂，它是使用多线程来执行一个Mapper。我们可以从类图中看到，它有一个mapClass属性，这个属性指定另一个Mapper类 [暂称workMapper，由mapred.map.multithreadedrunner.class设置]，实际干活的其实是这个Mapper类而不是MultithreadedMapper。runnsers是运行的线程的列表。

下面是MultithreadedMapper的run()方法，它重写了Mapper中的run()。

 1   public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
 2     outer = context;
 3     int numberOfThreads = getNumberOfThreads(context);
 4     mapClass = getMapperClass(context);
 5     if (LOG.isDebugEnabled()) {
 6       LOG.debug("Configuring multithread runner to use " + numberOfThreads + 
 7                 " threads");
 8     }
 9     
10     runners =  new ArrayList<MapRunner>(numberOfThreads);
11     for(int i=0; i < numberOfThreads; ++i) {
12       MapRunner thread = new MapRunner(context);
13       thread.start();
14       runners.add(i, thread);
15     }
16     for(int i=0; i < numberOfThreads; ++i) {
17       MapRunner thread = runners.get(i);
18       thread.join();
19       Throwable th = thread.throwable;
20       if (th != null) {
21         if (th instanceof IOException) {
22           throw (IOException) th;
23         } else if (th instanceof InterruptedException) {
24           throw (InterruptedException) th;
25         } else {
26           throw new RuntimeException(th);
27         }
28       }
29     }
30   }

从上面的代码我们可以看到，首先它设置运行上下文context和workMapper，然后启动多个MapRunner子线程[由mapred.map.multithreadedrunner.threads设置]，然后使用join()等待子线程都执行完毕。

MapRunner继承了Thread，它包含了一个独享的Context：subcontext，以及用mapper指定了workMapper，然后throwable是在MultithreadMapper的run()中进行综合的异常处理的。

 1   private class MapRunner extends Thread {
 2     private Mapper<K1,V1,K2,V2> mapper;
 3     private Context subcontext;
 4     private Throwable throwable;
 5 
 6     MapRunner(Context context) throws IOException, InterruptedException {
 7       mapper = ReflectionUtils.newInstance(mapClass, 
 8                                            context.getConfiguration());
 9       subcontext = new Context(outer.getConfiguration(), 
10                             outer.getTaskAttemptID(),
11                             new SubMapRecordReader(),
12                             new SubMapRecordWriter(), 
13                             context.getOutputCommitter(),
14                             new SubMapStatusReporter(),
15                             outer.getInputSplit());
16     }
17 
18     public Throwable getThrowable() {
19       return throwable;
20     }
21 
22     @Override
23     public void run() {
24       try {
25         mapper.run(subcontext);
26       } catch (Throwable ie) {
27         throwable = ie;
28       }
29     }
30   }

在MapRunner的Constructor中我们看见，MapRunner所包含的subcontext中使用了独立的 RecordReader、RecordWriter和StatusReporter，它们分别是SubMapRecordReader、 SubMapRecordWriter和SubMapStatusReporter，我们就不分析了。值得注意的是，SubMapRecordReader在读K-V对和SubMapRecordWriter在写K-V对的时候都要同步。这是通过互斥访问 MultithreadedMapper的上下文outer来实现的。

MultithreadedMapper适用于CPU密集型的任务，采用多个线程处理后，一个线程可以在另外的线程在执行时读取数据并执行，这样就使用了更多的CPU周期来执行任务，从而提高吞吐率。注意读写操作都是线程安全的，因此不难想象对于IO密集型的作业，采用 MultithreadedMapper会适得其反，因为会有多个线程等待IO，IO成为限制吞吐率的关键。对于IO密集型的任务，我们应该采用增多 task数量的方法来解决，因为这样在IO上就是并行的。

除非map()的确是CPU密集型的，否则不推荐使用MultithreadedMapper，而建议采用更多的map task。

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