MapReduce中的InputFormat

InputFormat在hadoop源码中是一个抽象类 public abstract class InputFormat<K, V>

https://github.com/apache/hadoop/blob/master/hadoop-mapreduce-project/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/src/main/java/org/apache/hadoop/mapreduce/InputFormat.java

可以参考文章

https://cloud.tencent.com/developer/article/1043622

其中有两个抽象方法

public abstract 
  List<InputSplit> getSplits(JobContext context
                             ) throws IOException, InterruptedException;

和

public abstract 
  RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split,
                                       TaskAttemptContext context
                                      ) throws IOException, 
                                               InterruptedException;

InputFormat做的事情就是将inputfile使用getSplits方法切分成List，之后使用createRecordReader方法将每个split 解析成records, 再依次将record解析成<K,V>对

 

1.getSplits方法负责将输入的文件做一个逻辑上的切分，切分成一个List，InputSplit的源码在

https://github.com/apache/hadoop/blob/master/hadoop-mapreduce-project/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/src/main/java/org/apache/hadoop/mapreduce/InputSplit.java

 在下文中提到 **InputSplit**是一个逻辑概念，并没有对实际文件进行切分，它只包含一些元数据信息，比如数据的起始位置，数据长度，数据所在的节点等

https://cloud.tencent.com/developer/article/1481777

2.createRecordReader方法 将每个 split  解析成records, 再依次将record解析成<K,V>对

 

常用的InputFormat如下图

<1>其中 TextInputFormat 格式的文件，每一行是一个record，key是这一行的byte的offset，即key是LongWritable，value是Text

比如我们使用下面的建表语句来创建一张hive表

CREATE TABLE `default.test_1`(
      `key` string,
      `value` string)
STORED AS TEXTFILE

 其hive表对应的inputformat即为 org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat

CREATE TABLE `default.test_1`(
	  `key` string, 
	  `value` string)
	ROW FORMAT SERDE 
	  'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' 
	STORED AS INPUTFORMAT 
	  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
	OUTPUTFORMAT 
	  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
	LOCATION
	  'hdfs://xxx-nameservice/user/hive/warehouse/test_1'
	TBLPROPERTIES (
	  'transient_lastDdlTime'='1605247462')

<2>其中 KeyValueTextInputFormat 格式是最简单的 Hadoop 输入格式之一，可以用于从文本文件中读取键值对数据。每一行都会被独立处理，键和值之间用制表符隔开。

参考：Spark学习笔记——数据读取和保存

比如文件的内容为，中间以tab分隔

 

如果使用 TextInputFormat 来读取的话

def main(args: Array[String]): Unit = {
  val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
  val sc = new SparkContext(conf)
  val job = Job.getInstance()
  val data = sc.newAPIHadoopFile("file:///home/lintong/下载/test.log",
    classOf[TextInputFormat],
    classOf[LongWritable],
    classOf[Text],
    job.getConfiguration)
  data.foreach(println)
}

 输出为，其中_1为LongWritable，即byte的offset，_2为每行的文件内容

 

如果使用 KeyValueTextInputFormat 来读取的话

def main(args: Array[String]): Unit = {
  val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
  val sc = new SparkContext(conf)
  val job = Job.getInstance()
  val data = sc.newAPIHadoopFile("file:///home/lintong/下载/test.log",
    classOf[KeyValueTextInputFormat],
    classOf[Text],
    classOf[Text],
    job.getConfiguration)
  data.foreach(println)
}

 输出为其中_1为Text，即tab分隔之前的内容，_2为tab分隔之后的内容，如果有多个tab的话，只会切分第一个tab

 <3> 对于 SequenceFileInputFormat 格式，这是一种专门用于二进制文件的input format，key和value的类型由用户决定

在hive中如果使用thrift和PB序列化格式的hive表，可以参考Twitter的elephant-bird项目

https://github.com/twitter/elephant-bird/wiki/How-to-use-Elephant-Bird-with-Hive

下面给出一个例子

CREATE EXTERNAL TABLE `default.test`(
      `bbb` string COMMENT 'from deserializer',
      `aaa` string COMMENT 'from deserializer')
    COMMENT 'aas'
    PARTITIONED BY (
      `ds` string COMMENT '日期分区')
    ROW FORMAT SERDE
      'org.apache.hadoop.hive.serde2.thrift.ThriftDeserializer'
    WITH SERDEPROPERTIES (
      'serialization.class'='com.xxx.xxx.xxx.tables.v1.XXXX',
      'serialization.format'='org.apache.thrift.protocol.TCompactProtocol')
    STORED AS INPUTFORMAT
      'org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat'
    OUTPUTFORMAT
      'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat'
    LOCATION
      'hdfs://master:8020/user/hive/warehouse/test'
    TBLPROPERTIES (
      'transient_lastDdlTime'='xxxxxx')

 如果使用spark来读写sequencefile文件

def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    //写sequenceFile，
    val rdd = sc.parallelize(List(("Panda", 3), ("Kay", 6), ("Snail", 2)))
    rdd.saveAsSequenceFile("file:///home/lintong/下载/output")
 
    //读sequenceFile
    val output = sc.sequenceFile("file:///home/lintong/下载/output", classOf[Text], classOf[IntWritable]).
      map{case (x, y) => (x.toString, y.get())}
    output.foreach(println)
 
  }

输出的文件格式为二进制，如下

 

 读取结果如下

 

 

 对于那些不支持split的文件格式，提升mapreduce任务的map数并不能加快处理的速度，参考hadoop权限指南的表格

 

 

注意：其中gzip压缩格式适合用于冷数据上；snappy和lzo压缩格式适合用于热数据上；

lzo格式在创建在index索引文件后，可以支持切分；

此外，从cloudera的文章 Choosing and Configuring Data Compression 中，可以看出

gzip和snappy格式的块是不能切分的，但是使用了avro这种容器文件格式的snappy块的文件是可以切分的；snappy压缩格式也建议是使用在二进制文件和avro数据文件中，不建议使用在文本格式文件中，比如json格式

 

 facebook 提供的各种压缩算法的benchmark

https://github.com/facebook/zstd#benchmarks

 其中zstd也是可以切分的

https://medium.com/@anirbangoswami_22783/parquet-zstd-vs-gzip-740a83571ecd