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这篇文章主要讲解了“hadoop中的recordreader和split以及block的关系是怎样的”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“hadoop中的recordreader和split以及block的关系是怎样的”吧！
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recordreader的作用不言而喻。
通常来讲，Inputformat会为没有一个split产生一个recordreader来提供给maptask使用，进而，MapTask能够读取属于自己管辖处理的那部分split。
这里面，我们以linerecordreader为例子进行讲解：
几个核心的方法
定义了linerecordreader基本的作用，即，是否有下一对kv，获得下一个key，获得下一个value。
而这个三个方法的使用地方如下。
暂时忽略...
因为文件在hdfs上分块存放的，那么split和block什么鬼？为啥不直接按照block去处理就行了呗。原因呢，是block中的数据可能不是连续的。可能某个重要的信息被两个block分隔了。因此，我们使用逻辑上的概念，即split来处理。
而split并不是真的将文件split了...而是逻辑上的标记下start，length，filepath等即可。
根据Path，可以过得到FileSystem
final Path file = split.getPath();
// open the file and seek to the start of the split
final FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
每个maptask呢，都会使用使用一个linerecordreader，处理对应的split，中间通过了
private FSDataInputStream fileIn;
来维护一个流。
切记：这里的流并不是只针对这个split的，我们之前说过，split只是标记而已，没有分隔。
因此，这个流fileIn其实是指向整个文件的。
并且呢，这个流呢，会实现jdk中标准的方法，啥read啊之类的。读取到缓冲区中，但是如果涉及到不同的block呢，这个流会自动帮我们去找对应的block的，这个太复杂。反正记住fileIn屏蔽了顶层的不同block之前的切换，对我们来讲就像处理一个大的文件一样。
既然是流，那么就能够定位了，因此，不同的maptask就可以根据自己的split中的start位置，通过fileIn流直接定位到要处理文件的那个地方。
fileIn.seek(start); in = new SplitLineReader(fileIn, job, this.recordDelimiterBytes); filePosition = fileIn;
可以看到其中的in对象，是借助fileIn生成，相比，in内部一定借助了这个fileIn流来实现某个功能。
典型的，readLine,
in对象负责一行的读取逻辑，，而fileIn则负责从文件读取字符到byte缓冲区。
readline函数，最终会有一个这样的抵用，可以看到
bufferLength = fillBuffer(in, buffer, prevCharCR);
调用fillbuffer函数，从in.read(）中读取东西到buffer中，
private int readDefaultLine(Text str, int maxLineLength, int maxBytesToConsume)
throws IOException {
/* We're reading data from in, but the head of the stream may be
* already buffered in buffer, so we have several cases:
* 1. No newline characters are in the buffer, so we need to copy
* everything and read another buffer from the stream.
* 2. An unambiguously terminated line is in buffer, so we just
* copy to str.
* 3. Ambiguously terminated line is in buffer, i.e. buffer ends
* in CR. In this case we copy everything up to CR to str, but
* we also need to see what follows CR: if it's LF, then we
* need consume LF as well, so next call to readLine will read
* from after that.
* We use a flag prevCharCR to signal if previous character was CR
* and, if it happens to be at the end of the buffer, delay
* consuming it until we have a chance to look at the char that
* follows.
*/
str.clear();
int txtLength = 0; //tracks str.getLength(), as an optimization
int newlineLength = 0; //length of terminating newline
boolean prevCharCR = false; //true of prev char was CR
long bytesConsumed = 0;
do {
int startPosn = bufferPosn; //starting from where we left off the last time
if (bufferPosn >= bufferLength) {
startPosn = bufferPosn = 0;
if (prevCharCR) {
++bytesConsumed; //account for CR from previous read
}
bufferLength = fillBuffer(in, buffer, prevCharCR);
if (bufferLength <= 0) {
break; // EOF
}
}
for (; bufferPosn < bufferLength; ++bufferPosn) { //search for newline
if (buffer[bufferPosn] == LF) {
newlineLength = (prevCharCR) ? 2 : 1;
++bufferPosn; // at next invocation proceed from following byte
break;
}
if (prevCharCR) { //CR + notLF, we are at notLF
newlineLength = 1;
break;
}
prevCharCR = (buffer[bufferPosn] == CR);
}
int readLength = bufferPosn - startPosn;
if (prevCharCR && newlineLength == 0) {
--readLength; //CR at the end of the buffer
}
bytesConsumed += readLength;
int appendLength = readLength - newlineLength;
if (appendLength > maxLineLength - txtLength) {
appendLength = maxLineLength - txtLength;
}
if (appendLength > 0) {
str.append(buffer, startPosn, appendLength);
txtLength += appendLength;
}
} while (newlineLength == 0 && bytesConsumed < maxBytesToConsume);
if (bytesConsumed > Integer.MAX_VALUE) {
throw new IOException("Too many bytes before newline: " + bytesConsumed);
}
return (int)bytesConsumed;
}OK，那之后的linerecordreader三个主要的方法就简答了，读取就行了。略屌。
但是，有一个问题还没说。即一行信息如果被某个block分隔了咋办。
或者这个问题，这样说，我们知道Inputformat中的getSplit方法呢，就是根据文件的length等属性直接划分split的。
参照FileInputformat的getSplits方法
那么一行数据，可能在不同的splits中，也可能在不同的block中。
在不同的block中呢，这个有fileIn对象帮我们处理的了，主要是读取read到缓冲区，属于物理上的问题，不是考虑的地方。
处于不同的split呢？这个情况有些问题，因为不同的split就是不同的划分，并且由不同的map task执行。
那么我们recordreader如何解决这个问题呢？
解决办法便是，突破split的start和end限制。
linerecordreader的解决办法：
只不start指向的位置不是文件的第一行，则默认的过滤掉一行（start位置可能是一行中的某一个位置）。
initialize()方法
if (start != 0) {
start += in.readLine(new Text(), 0, maxBytesToConsume(start));
}
this.pos = start;在nextKeyvalue方法中，多读取一些数据，补充完整的一行。
while (getFilePosition() <= end || in.needAdditionalRecordAfterSplit()) {
if (pos == 0) {
newSize = skipUtfByteOrderMark();
} else {
newSize = in.readLine(value, maxLineLength, maxBytesToConsume(pos));
pos += newSize;
}
if ((newSize == 0) || (newSize < maxLineLength)) {
break;
}
// line too long. try again
LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " +
(pos - newSize));
}OK，通过过滤掉一行，和多读取一行，就能保证被split分隔的一行，能够完成的读取，同时也不会重复处理一些数据。因为，所有的mapTask的linerecordreader都遵循这个方法。
感谢各位的阅读，以上就是“hadoop中的recordreader和split以及block的关系是怎样的”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对hadoop中的recordreader和split以及block的关系是怎样的这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！