hadoop源码研究--Map (4)

Hadoop的MapReduce框架中，Map动作通过Mapper类来抽象。一般来说，我们会实现自己特殊的Mapper，并注册到系统中，执行时，我们的Mapper会被MapReduce框架调用。

内部类Context继承自MapContext，并没有引入任何新的方法。

Mapper的四个方法是setup，map，cleanup和run。其中，setup和cleanup用于管理Mapper生命周期中的资源，setup在完成Mapper构造，即将开始执行map动作前调用，cleanup则在所有的map动作完成后被调用。方法map用于对一次输入的key/value对进行map动作。run方法执行了上面描述的过程，它调用setup，让后迭代所有的key/value对，进行map，最后调用cleanup。

org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map中实现了Mapper的三个子类，分别是InverseMapper（将输入<key, value> map为输出<value, key>），MultithreadedMapper（多线程执行map方法）和TokenCounterMapper（对输入的value分解为token并计数）。其中最复杂的是MultithreadedMapper，我们就以它为例，来分析Mapper的实现。

MultithreadedMapper会启动多个线程执行另一个Mapper的map方法，它会启动mapred.map.multithreadedrunner.threads（配置项）个线程执行Mapper：mapred.map.multithreadedrunner.class（配置项）。MultithreadedMapper重写了基类Mapper的run方法，启动N个线程（对应的类为MapRunner）执行mapred.map.multithreadedrunner.class（我们称为目标Mapper）的run方法（就是说，目标Mapper的setup和cleanup会被执行多次）。目标Mapper共享同一份InputSplit，这就意味着，对InputSplit的数据读必须线程安全。为此，MultithreadedMapper引入了内部类SubMapRecordReader，SubMapRecordWriter，SubMapStatusReporter，分别继承自RecordReader，RecordWriter和StatusReporter，它们通过互斥访问MultithreadedMapper的Mapper.Context，实现了对同一份InputSplit的线程安全访问，为Mapper提供所需的Context。这些类的实现方法都很简单。