背景:

　　在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写?

场景构造:

　　假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据格式. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下:

num1            varchar(13)      -- 手机号码(130 xxxx xxxx ~ 139 xxxx xxxx)	num2            varchar(13)      -- 手机号码(130 xxxx xxxx ~ 139 xxxx xxxx)lac             varchar(16)      -- 基站信息	timestamp       varchar(128)     -- yyyyMMdd hh:mm:ss格式

　　评注: 数据的分布在时间纬度上, 相对还是容易编造, 在其他纬度上, 要模拟真实的用户行为数据, 还是有一定的难度的.

Map/Reduce理论基础:

　　1). Map/Reduce的原理架构图

　　

　　评注: Map/Reduce的运行和流程基本如图所示(来源于网络), 这边我们对原理不再详细阐述.

　　2). Map/Reduce的类体系架构

　　详见如下关于

方案分析:

　　在回顾完Map/Reduce的基础架构后, 针对数据生成, 我们提供如下的两种方案.

　　1). 传统的Map/Reduce的数据生成方案 

　　2). 只有Map/没有Reduce的数据生成方案.

　　这两者有何区别呢? 如何在Job中控制和设置?

　　1). Map阶段的产出结果经过sort/shuffle到reduce的, 由此Reduce阶段后的数据是有一定的顺序性的. 而止于Map阶段的数据是呈现一定随机性. 聪明的你是否猜着了? bingo, 如果生成的数据需要一定的排序组合, 则需要传统方案. 而如果生成的数据随机即可, 则采用2方案就好.

　　2). Job的任务配置, 只需要配置numReduceTasks即可

job.setNumReduceTasks(0);

　　评注: 是不是很简单, 不好意思让你大跌眼镜了....^_^!

　　综合实际的案例分析, 我们的测试数据是随机分布的, 由此我们选用方案2.

解决方案:

　　我们选定的方案大致如下:

　　通过Map阶段来生成测试数据, 自定义InputFormat规则.

　　我们的目标是, 运行MapReduce程序, 生成CSV格式的数据文件, 内容组织如下:

#num1,num2,lac,timestamp1380001234,13800005678,1,2014-08-27 10:30:001380002058,13800005678,1,2014-08-28 11:30:00

　　1). 自定义InputForamt, 以及内部的InputSplit和RecordReader

　　MyInputSplit的类定义如下:

// *) 继承与InputSplit, 通过实现Writable接口	public static class MyInputSplit 		extends InputSplit implements Writable {	private int number;			// 需要一个无参构造函数	public MyInputSplit() {	}			public MyInputSplit(int number) {	　　this.number = number;	}			@Override	public long getLength() 		throws IOException, InterruptedException {	　　return 0;	}	@Override	public String[] getLocations() 		throws IOException, InterruptedException {	　　return new String[]{};	}	public int getNumber() {	　　return number;	}        // *) 反序列化　　public void readFields(DataInput in) 　　　　　　　　throws IOException {    	  number = WritableUtils.readVInt(in);　　}        // *) 序列化　　public void write(DataOutput out) 　　　　　　　　throws IOException {       　　WritableUtils.writeVInt(out, number);　　}}　

　　评注: MyInputSplit必须实现Writable接口, 因为InputSplit在map/reduce过程中需要序列化/反序列化, 同时InputSplit的实现类需要提供一个无参构造函数, 因为需要反射来实例化该对象. 请不要问我为何知道的这么多, 我只想说: "请叫我活雷锋!".

　　MyRecordReader的定义如下所示:

public static class MyRecordReader 　　　　　　extends RecordReader
     
       {　　private int current = 0;　　private int number = 0;　　private Text valueText = new Text();　　// *) 初始化工作　　@Override　　public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)　　　　　　throws IOException, InterruptedException {　　　　this.number = ((MyInputSplit)split).getNumber();　　}　　@Override　　public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {　　　　if ( current++ < number ) {　　　　　　valueText.set(DataGeneratorUtility.genetateData());　　　　　　return true;　　　　}　　　　return false;　　}　　@Override　　public NullWritable getCurrentKey() throws IOException,　　　　　　InterruptedException {　　　　return NullWritable.get();　　　　}　　@Override　　public Text getCurrentValue() throws IOException,　　　　InterruptedException {　　　　return valueText;　　　　}　　// *) 汇报进度　　@Override　　public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {　　　　return current * 1.0f / number;　　}　　@Override　　public void close() throws IOException {　　}}
     

　　评注: MyRecordReader相对就简单了, 由于map默认是单线程执行, 因此采用带状态的函数nextKeyValue(), getCurrentKey(), getCurrentValue(). 不合理阿, 老师!!!

　　最后来展示下MyInputFormat的实现, 其整合了之上的InputSplit和RecordReader.

public class MyInputFormat 	　　extends InputFormat
     
       {	@Override	public List
      
        getSplits(JobContext context) 			throws IOException, InterruptedException {		int splitNumber = Integer.parseInt(				context.getConfiguration().get("data.split_number"));		int dataNumber = Integer.parseInt(				context.getConfiguration().get("data.data_number"));		List
       
         results = new ArrayList
        
         ();		for ( int i = 0; i < splitNumber; i++  ) {			results.add(new MyInputSplit(dataNumber));		}		return results;	}	@Override	public RecordReader
         
           createRecordReader(			InputSplit split, TaskAttemptContext context) 			throws IOException, InterruptedException {		return new MyRecordReader();	}	}
         
        
       
      
     

　　评注: MyInputFormat的实现, 就是获取分片信息, 以及提供对应的RecordReader, 对于Map/Reduce程序而言, 起到一个桥梁的作用.

　　2). Map的定义处理

public class MyMap extends Mapper
     
       {　　@Override　　protected void map(NullWritable key, Text value, Context context)　　　　　　throws IOException, InterruptedException {　　　　context.write(key, value);　　}}
     

　　评注: MyMap的工作非常的简单, 就是单纯的write key/value对

　　3). Job配置选项

public class MyJob extends Configured implements Tool {	@Override	public int run(String[] args) throws Exception {		　　　　　　Job job = Job.getInstance(getConf());	    　　　　　　Path outputDir = new Path(args[0]);	    　　　　　　FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputDir);　　　　　　job.setJobName("MyJob");　　　　　　job.setJarByClass(MyJob.class);　　　　　　job.setMapperClass(MyMap.class);　　　　　　// *) 设置reducer task 为0　　　　　　job.setNumReduceTasks(0);　　　　　　job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);　　　　　　job.setOutputValueClass(Text.class);　　　　　　// *) 设置MyInputFormat　　　　　　job.setInputFormatClass(MyInputFormat.class);　　　　　　// *) 传入相关参数　　　　　　job.getConfiguration().set("data.split_number",  args[1]);　　　　　　job.getConfiguration().set("data.data_number",  args[2]);	    　　　　　　return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;	}	public static void main(String[] args) throws Exception {	    int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new MyJob(), args);	    System.exit(res);	}}

　　评注: 这边省略了部分参数的校验. 大致要点就是设置 NumReduceTasks(0), 然后设置InputFormatClass类MyInputFormat. Ok Let it go!!! 

测试:

　　编译成jar之后, 在mapreduce跑

　　结果: mapreduce运行成功, 总共2个map, 每个map生成10行记录

　　验证map的文件个数

　　评注: part-m-00000, part-m-00001表明是map阶段生成的输出文件

　　对文件内容进行验证:

　　评注: 数据结果符合预期

总结:

　　这边讲述了利用map/reduce生成测试集的一个流程, 同时也是写给自己, 希望自己对mapreduced的内部机制,有个更清晰的理解.