MapReduce源码分析之JobSplitWriter

        JobSplitWriter被作业客户端用于写分片相关文件，包括分片数据文件job.split和分片元数据信息文件job.splitmetainfo。它有两个静态成员变量，如下：

 // 分片版本，当前默认为1 private static final int splitVersion = JobSplit.META_SPLIT_VERSION; // 分片文件头部，为UTF-8格式的字符串"SPL"的字节数组"SPL" private static final byte[] SPLIT_FILE_HEADER;

        并且，提供了一个静态方法，完成SPLIT_FILE_HEADER的初始化，代码如下：

 // 静态方法，加载SPLIT_FILE_HEADER为UTF-8格式的字符串"SPL"的字节数组byte[] static { try { SPLIT_FILE_HEADER = "SPL".getBytes("UTF-8"); } catch (UnsupportedEncodingException u) { throw new RuntimeException(u); } }

        JobSplitWriter实现其功能的为createSplitFiles()方法，它有三种实现，我们先看其中的public static <T extends InputSplit> void createSplitFiles(Path jobSubmitDir,Configuration conf, FileSystem fs, T[] splits)，代码如下：

 // 创建分片文件 public static <T extends InputSplit> void createSplitFiles(Path jobSubmitDir, Configuration conf, FileSystem fs, T[] splits) throws IOException, InterruptedException { // 调用createFile()方法，创建分片文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out， // 对应路径为jobSubmitDir/job.split，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID FSDataOutputStream out = createFile(fs, JobSubmissionFiles.getJobSplitFile(jobSubmitDir), conf); // 调用writeNewSplits()方法，将分片数据写入分片文件，并得到分片元数据信息SplitMetaInfo数组info SplitMetaInfo[] info = writeNewSplits(conf, splits, out); // 关闭输出流 out.close(); // 调用writeJobSplitMetaInfo()方法，将分片元数据信息写入分片元数据文件 writeJobSplitMetaInfo(fs,JobSubmissionFiles.getJobSplitMetaFile(jobSubmitDir), new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION), splitVersion, info); }

        createSplitFiles()方法的逻辑很清晰，大体如下：

        1、调用createFile()方法，创建分片文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，对应路径为jobSubmitDir/job.split，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID；

        2、调用writeNewSplits()方法，将分片数据写入分片文件，并得到分片元数据信息SplitMetaInfo数组info；

        3、关闭输出流out；

        4、调用writeJobSplitMetaInfo()方法，将分片元数据信息写入分片元数据文件。

        我们先来看下createFile()方法，代码如下：

 private static FSDataOutputStream createFile(FileSystem fs, Path splitFile, Configuration job) throws IOException { // 调用HDFS文件系统FileSystem的create()方法，获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out， // 对应权限为JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION，即0644，rw-r--r-- FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, splitFile, new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION)); // 获取副本数replication，取参数mapreduce.client.submit.file.replication，参数未配置默认为10 int replication = job.getInt(Job.SUBMIT_REPLICATION, 10); // 通过文件系统FileSystem实例fs的setReplication()方法，设置splitFile的副本数位10 fs.setReplication(splitFile, (short)replication); // 调用writeSplitHeader()方法写入分片头信息 writeSplitHeader(out); // 返回文件系统数据输出流out return out; }

        首先，调用HDFS文件系统FileSystem的create()方法，获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，对应权限为JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION，即0644，rw-r--r--；

        其次，获取副本数replication，取参数mapreduce.client.submit.file.replication，参数未配置默认为10；

        接着，通过文件系统FileSystem实例fs的setReplication()方法，设置splitFile的副本数位10；

        然后，调用writeSplitHeader()方法写入分片头信息；

        最后，返回文件系统数据输出流out。

        writeSplitHeader()方法专门用于将分片头部信息写入分片文件，代码如下：

 private static void writeSplitHeader(FSDataOutputStream out) throws IOException { // 文件系统数据输出流out写入byte[]，内容为UTF-8格式的"SPL" out.write(SPLIT_FILE_HEADER); // 文件系统数据输出流out写入int，分片版本号，目前为1 out.writeInt(splitVersion); }

        很简单，首先文件系统数据输出流out写入byte[]，内容为UTF-8格式的"SPL"，然后文件系统数据输出流out写入int，分片版本号，目前为1。

        接下来，我们再看下writeNewSplits()方法，它将分片数据写入分片文件，并得到分片元数据信息SplitMetaInfo数组info，代码如下：

 @SuppressWarnings("unchecked") private static <T extends InputSplit> SplitMetaInfo[] writeNewSplits(Configuration conf, T[] array, FSDataOutputStream out) throws IOException, InterruptedException { // 根据array的大小，构造同等大小的分片元数据信息SplitMetaInfo数组info， // array其实是传入的分片数组 SplitMetaInfo[] info = new SplitMetaInfo[array.length]; if (array.length != 0) {// 如果array中有数据 // 创建序列化工厂SerializationFactory实例factory SerializationFactory factory = new SerializationFactory(conf); int i = 0; // 获取最大的数据块位置maxBlockLocations，取参数mapreduce.job.max.split.locations，参数未配置默认为10 int maxBlockLocations = conf.getInt(MRConfig.MAX_BLOCK_LOCATIONS_KEY, MRConfig.MAX_BLOCK_LOCATIONS_DEFAULT); // 通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置offset long offset = out.getPos(); // 遍历数组array中每个元素split for(T split: array) { // 通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置prevCount long prevCount = out.getPos(); // 往输出流out中写入String，内容为split对应的类名 Text.writeString(out, split.getClass().getName()); // 获取序列化器Serializer实例serializer Serializer<T> serializer = factory.getSerializer((Class<T>) split.getClass()); // 打开serializer，接入输出流out serializer.open(out); // 将split序列化到输出流out serializer.serialize(split); // 通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置currCount long currCount = out.getPos(); // 通过split的getLocations()方法，获取位置信息locations String[] locations = split.getLocations(); if (locations.length > maxBlockLocations) { LOG.warn("Max block location exceeded for split: " + split + " splitsize: " + locations.length + " maxsize: " + maxBlockLocations); locations = Arrays.copyOf(locations, maxBlockLocations); } // 构造split对应的元数据信息，并加入info指定位置， // offset为当前split在split文件中的起始位置，数据长度为split.getLength()，位置信息为locations info[i++] = new JobSplit.SplitMetaInfo( locations, offset, split.getLength()); // offset增加当前split已写入数据大小 offset += currCount - prevCount; } } // 返回分片元数据信息SplitMetaInfo数组info return info; }

        writeNewSplits()方法的逻辑比较清晰，大体如下：

        1、根据array的大小，构造同等大小的分片元数据信息SplitMetaInfo数组info，array其实是传入的分片数组；

        2、如果array中有数据：

              2.1、创建序列化工厂SerializationFactory实例factory；

              2.2、获取最大的数据块位置maxBlockLocations，取参数mapreduce.job.max.split.locations，参数未配置默认为10；

              2.3、通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置offset；

              2.4、遍历数组array中每个元素split：

                       2.4.1、通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置prevCount；

                       2.4.2、往输出流out中写入String，内容为split对应的类名；

                       2.4.3、获取序列化器Serializer实例serializer；

                       2.4.4、打开serializer，接入输出流out；

                       2.4.5、将split序列化到输出流out；

                       2.4.6、通过输出流out的getPos()方法获取输出流out的当前位置currCount；

                       2.4.7、通过split的getLocations()方法，获取位置信息locations；

                       2.4.8、确保位置信息locations的长度不能超过maxBlockLocations，超过则截断；

                       2.4.9、构造split对应的元数据信息，并加入info指定位置，offset为当前split在split文件中的起始位置，数据长度为split.getLength()，位置信息为locations；

                       2.4.10、offset增加当前split已写入数据大小；

        3、返回分片元数据信息SplitMetaInfo数组info。

        其中，序列化split对象时，我们以FileSplit为例来分析，其write()方法如下：

 @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { // 写入文件路径全名 Text.writeString(out, file.toString()); // 写入分片在文件中的起始位置 out.writeLong(start); // 写入分片在文件中的长度 out.writeLong(length); }

        比较简单，分别写入文件路径全名、分片在文件中的起始位置、分片在文件中的长度三个信息。

        综上所述，分片文件job.split文件的内容为：

        1、文件头："SPL"+int类型版本号1；

        2、分片类信息：String类型split对应类名；

        3、分片数据信息：String类型文件路径全名+Long类型分片在文件中的起始位置+Long类型分片在文件中的长度。

        而在最后，构造分片元数据信息时，产生的是JobSplit的静态内部类SplitMetaInfo对象，包括分片位置信息locations、split在split文件中的起始位置offset、分片长度split.getLength()。

        下面，我们再看下分片的元数据信息文件是如何产生的，让我们来研究下writeJobSplitMetaInfo()方法，代码如下：

 // 写入作业分片元数据信息 private static void writeJobSplitMetaInfo(FileSystem fs, Path filename, FsPermission p, int splitMetaInfoVersion, JobSplit.SplitMetaInfo[] allSplitMetaInfo) throws IOException { // write the splits meta-info to a file for the job tracker // 调用HDFS文件系统FileSystem的create()方法，生成分片元数据信息文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out， // 对应文件路径为jobSubmitDir/job.splitmetainfo，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID // 对应权限为JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION，即0644，rw-r--r-- FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, filename, p); // 写入分片元数据头部信息UTF-8格式的字符串"META-SPL"的字节数组byte[] out.write(JobSplit.META_SPLIT_FILE_HEADER); // 写入分片元数据版本号splitMetaInfoVersion，当前为1 WritableUtils.writeVInt(out, splitMetaInfoVersion); // 写入分片元数据个数，为分片元数据信息SplitMetaInfo数组个数allSplitMetaInfo.length WritableUtils.writeVInt(out, allSplitMetaInfo.length); // 遍历分片元数据信息SplitMetaInfo数组allSplitMetaInfo中每个splitMetaInfo，挨个写入输出流 for (JobSplit.SplitMetaInfo splitMetaInfo : allSplitMetaInfo) { splitMetaInfo.write(out); } // 关闭输出流out out.close(); }

        writeJobSplitMetaInfo()方法的主体逻辑也十分清晰，大体如下：

        1、调用HDFS文件系统FileSystem的create()方法，生成分片元数据信息文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out，对应文件路径为jobSubmitDir/job.splitmetainfo，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定的路径/作业所属用户user/.staging/作业ID，对应权限为JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION，即0644，rw-r--r--；

        2、写入分片元数据头部信息UTF-8格式的字符串"META-SPL"的字节数组byte[]；

        3、写入分片元数据版本号splitMetaInfoVersion，当前为1；

        4、写入分片元数据个数，为分片元数据信息SplitMetaInfo数组个数allSplitMetaInfo.length；

        5、遍历分片元数据信息SplitMetaInfo数组allSplitMetaInfo中每个splitMetaInfo，挨个写入输出流；

        6、关闭输出流out。
        我们看下如何序列化JobSplit.SplitMetaInfo，将其写入文件，JobSplit.SplitMetaInfo的write()如下：

 public void write(DataOutput out) throws IOException { // 将分片位置个数写入分片元数据信息文件 WritableUtils.writeVInt(out, locations.length); // 遍历位置信息，写入分片元数据信息文件 for (int i = 0; i < locations.length; i++) { Text.writeString(out, locations[i]); } // 写入分片元数据信息的起始位置 WritableUtils.writeVLong(out, startOffset); // 写入分片大小 WritableUtils.writeVLong(out, inputDataLength); }

        每个分片的元数据信息，包括分片位置个数、分片文件位置、分片元数据信息的起始位置、分片大小等内容。

        总结

        JobSplitWriter被作业客户端用于写分片相关文件，包括分片数据文件job.split和分片元数据信息文件job.splitmetainfo。分片数据文件job.split存储的主要是每个分片对应的HDFS文件路径，和其在HDFS文件中的起始位置、长度等信息，而分片元数据信息文件job.splitmetainfo存储的则是每个分片在分片数据文件job.split中的起始位置、分片大小等信息。

        job.split文件内容：文件头 + 分片 + 分片 + ... + 分片

        文件头："SPL" + 版本号1

        分片：分片类 + 分片数据，分片类=String类型split对应类名，分片数据=String类型HDFS文件路径全名+Long类型分片在HDFS文件中的起始位置+Long类型分片在HDFS文件中的长度

        job.splitmetainfo文件内容：文件头 + 分片元数据个数 + 分片元数据 + 分片元数据 + ... + 分片元数据

        文件头："META-SPL" + 版本号1

        分片元数据个数：分片元数据的个数

        分片元数据：分片位置个数+分片位置+在分片文件job.split中的起始位置+分片大小