本篇内容主要讲解“hadoop map-reduce中的文件并发操作介绍”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“hadoop map-reduce中的文件并发操作介绍”吧!

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这样的操作在map端或者reduce端均可。下面以一个实际业务场景中的例子来简要说明。

问题简要描述：

假如reduce输入的key是Text(String),value是BytesWritable(byte[]),不同key的种类为100万个，value的大小平均为30k左右，每个key大概对应 100个value,要求对每一个key建立两个文件，一个用来不断添加value中的二进制数据，一个用来记录各个value在文件中的位置索引。(大量的小文件会影响HDFS的性能，所以最好对这些小文件进行拼接）

当文件数量较小时，可以考虑使用MultipleOutput来进行key-value的分流，可以按照key的不同，将其输出到不同的文件或者目录中。但是reduce的数量只能为1,不然每个reduce都会生成相同的目录或者文件，不能达到最终的目的。此外最重要的是，操作系统对每个进程打开的文件数量的限制，默认为1024，集群的各个datanode可能会配置更高的值，但最多在几万左右，仍然是一个限制因素。不能满足百万文件的需求。

reduce的主要目的是用来归并key-value并输出到HDFS上，我们当然也可以在reduce中进行其他的操作，比如文件读写。因为默认的partitioner保证同一个key的数据肯定会在同一个reduce中，所以在每个reduce中只用打开两个文件进行读写即可(一个索引文件，一个数据文件)。并发度由reduce数量决定，将reduce数量设为256，那我们就可以同时处理256个key的数据(partioner保证了不同reduce处理的key不同，不会引起文件读写冲突)。这样的并发度的效率是很客观的，可以在较短的时间内完成需求。

思路是这样，但同时由于hdfs的特性以及hadoop的任务调度，在文件读写过程中，仍有可能会出现很多问题，下面简要说些一些常见的会碰到的问题。

1.org.apache.hadoop.hdfs.protocol.AlreadyBeingCreatedException异常

这可能是最经常碰到的一个问题。可能的原因如下：

(1)文件流冲突。

一般创建文件时都会打开一个供写入的文件流。而我们希望是追加，所以如果使用了错误的API ，就有可能引起上述问题。以FileSystem类为例，如果使用create()方法之后再调用append()方法，就会抛出上述异常。所以最好使用createNewFile方法，只创建文件，不打开流。

(2)mapreduce推测执行机制

mapreduce 为了提高效率，会在一个任务启动之后，同时启动一些相同的任务(attempt)，其中有一个attempt成功完成之后，视为整个task完成，其结果 作为最终结果，并且杀掉那些较慢的attempt。集群一般会开启此选项以优化性能(以空间换时间)。但在本问题环境下推测执行却不太合适。因为我们一般希望一个task 用来处理一个文件，但如果启动推测执行，会有几个attempt同时试图操作同一个文件，就会引发异常。所以最好关掉此选项，将 mapred.reduce.max.attempts 设为1,或者将mapred.reduce.tasks.speculative.execution设为false.

但此时仍有可能会出现问题。因为如果一个task的唯一attempt出现问题，在被kill掉之后，task仍会另起一个attempt，此时因为前一个attempt异常终止，仍有可能会影响到新起的attempt的文件操作，引发异常。所以最安全的方法是，借鉴推测执行的机制(每个attempt各自生成自己的结果，最终选择一个作为最终结果)，以每个attempt的id号为后缀附加到所操作的文件上，同时捕获所有文件操作的异常并处理，这样可避免文件的读写冲突。Context可以用来获取运行时的一些上下文信息，可以很容易得到attempt的id号。注意，此时如果开启推测执行也可以，但是会生成很多相同的文件(每个attempt一份),仍然不是最好的解决方法。

同时，我们可以利用reduce的输出来记录运行“不正常的” key.这些task大多数是attempt_0被杀掉而重启了一个attempt_1，所以下面的文件一般为两份。可以对这些情况的key输出(文件异常或者attemptID > 0)，并进行一些后续处理，比如文件重命名，或者紧对这些key重新写入。因为此种情况的key一般只占极少数，所以并不影响总体的效率。

2.文件异常处理

最好能将mapreduce中的所有文件操作都设置好异常处理。不然一个文件异常就有可能会使整个job失败。所以从效率来讲，最好是在文件发生异常时将其key作为reduce的输出以进行记录。因为同时mapreduce会重启一个task attempts重新进行文件读写，可保证我们得到最终的数据，最后所需的只是对那些异常的key进行一些简单的文件重命名操作即可。

3.多目录以及文件拼接

如果我们将key的种类设为1000万，上述方法会生成太多的小文件从而影响hdfs的性能，另外，因为所有文件都在同一个目录下，会导致同一个目录下文件数目过多而影响访问效率。

在创建文件的同时建立多个子目录，一个有用的方法是以reduce的taskid来建立子目录。这样有多少个reduce就可以建立多少个子目录，不会有文件冲突。同一个reduce处理的key都会在同一个目录下。

文件拼接要考虑的一个索引的问题。为了将文件索引建立的尽量简单，应该尽量保证同一个key的所有数据都在同一个大文件中。这可以利用key的hashCode来实现。如果我们想在每个目录下建立1000个文件，只需将hashCode对1000取余即可。

到此，相信大家对“hadoop map-reduce中的文件并发操作介绍”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

当前标题：hadoopmap-reduce中的文件并发操作介绍
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