学步园

Main-Class为HadoopStreaming，主函数：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    int returnStatus = 0;
    StreamJob job = new StreamJob();      
    returnStatus = ToolRunner.run(job, args);
    if (returnStatus != 0) {
      System.err.println("Streaming Job Failed!");
      System.exit(returnStatus);
    }
  }

核心类为StreamJob，StreamJob实现了org.apache.hadoop.util.Tool接口，其不带参数的构造函数做了两件事，调用setupOptions()初始化其支持的所有选项，以及初始化config_。

其支持的选项有：

 使用GenericOptionsParser类解析用户指定的参数，并根据用户指定的参数设置conf的属性。

StreamJob类的run(String[] args)方法负责提交job执行：

public int run(String[] args) throws Exception{

     try{

          this.argv_=args;   //用户指定的命令行参数

          init();

          preProcessArgs();

          parseArgv();

          postProcessArgs();

          setJobConf();

          return submitAndMonitorJob();

     }catch(Exception e){

     }

}

init()获取机器的环境变量信息，parseArgv()根据用户指定的参数设置一些属性，最重要的是setJobConf方法，设置job的信息：

jobConf_=new JobConf(config_);

for(int i=0;i<inputSpecs_.size();i++){

    FileInputFormat.addInputPaths(jobConf_,(String)inputSpecs_.get(i));     //设置输入路径

}

jobConf_.set("stream.numinputspecs",""+inputSpecs_.size());

jobConf_.setInputFormat(fmt);   //默认情况下fmt为TextInputFormat

jobConf_.setOutputKeyClass(Text.class);

jobConf_.setOutputValueClass(Text.class);

jobConf_.set("stream.addenvironment",addTaskEnvironment_);

jobConf_.setMapperClass(PipeMapper.class);      //可以看出stream是通过PipeMapper类来完成map任务的

jobConf_.setMapRunnerClass(PipeMapRunner.class);

jobConf_.set("stream.map.streamprocessor",URLEncoder.encode(mapCmd_,"utf-8")); //PipeMapper类根据mapCmd_启动进程

jobConf_.setCombinerClass(c);   //combiner需要是一个java类

jobConf_.setReducerClass(PipeReducer.class);    //通过PipeReducer类来完成reduce任务

jobConf_.set("stream.reduce.streamprocessor",URLEncoder.encode(redCmd_,"utf-8"));

FileOutputFormat.setOutputPath(jobConf_,new Path(output_));

jobConf_.setOutputFormat(fmt);  //默认情况下fmt为TextOutputFormat

jobConf_.setPartitionerClass(c);   //partitioner类需要是一个java类

jobConf_.setNumReduceTasks(numReduceTasks);   //设置reduce task的任务数

//如果指定了cacheArchives和cacheFiles

DistributedCache.createSymLink(jobConf_);

DistributedCache.setCacheArchives(archiveURIs,jobConf_);

DistributedCache.setCacheFiles(fileURIs,jobConf_);

PipeMapRunner类调用PipeMapper类来处理map任务，PipeMapRunner的run方法如下：

PipeMapper pipeMapper=(PipeMapper)getMapper();

pipeMapper.startOutputThreads(output,reporter);

super.run(input,output,reporter);

getMapper是PipeMapRunner从MapRunner类继承过来的，用来构造PipeMapper类的实例对象的，同时会调用对象的configure方法，configure方法会调用父类PipeMapRed类的configure方法，PipeMapper和PipeReducer类都是继承了PipeMapRed，PipeMapRed类的configure方法负责初始化一些属性，以及根据用户输入的map和reduce命令启动进程，其代码如下：

public void configure(JobConf job){

        String argv=getPipeCommand(job);   //获取命令，如果是PipeMapper，就获取map命令，否则是reduce命令

        joinDelay_=job.getLong("stream.joindelay.milli",0);

        job_=job;

        fs_=FileSystem.get(job_);

        nonZeroExitIsFailure=job_.getBoolean("stream.non.zero.exit.is.failure",true);

        doPipe_=getDoPipe();

        String[] argvSplit=splitArgs(argv);

        Environment childEnv=(Environment)StreamUtil.env().clone();

        addJobConfToEnvironment(job_,childEnv);

        addEnvironment(childEnv,job_.get("stream.addenvironment"));

        ProcessBuilder builder=new ProcessBuilder(argvSplit);   //根据用户指定的map或reduce命令，创建进程对象

        builder.environment.putAll(childEnv.toMap());

        sim=builder.start();    //启动进程

        clientOut_=new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(sim.getOutputStream()));  // 获取进程的标准输入流

        clientIn_=new DataInputStream(new BufferedInputStream(sim.getInputStream));  // 获取进程的标准输出流

        clientErr_=new DataInputStream(new BufferedInputStream(sim.getErrorStream()));  //获取进程的标准错误流  

}

pipeMapper.startOutputThreads(output,reporter)方法启动一个线程获取map命令进程的标准输出，并做适当的处理，然后以key,value的形式作为Map任务的输出。MapRunner的run方法读取输入分片的record，对于每一条record，调用一次PipeMapper的map函数处理，

public void run(RecordReader<K1,V1> input,OutputCollector<K2,V2> output,Reporter reporter){

          K1 key=input.createKey();

          V1 value=input.createValue();

          while(input.next(key,value)){

                  mapper.map(key,value,output,reporter);

          }

}

而PipeMapper的map方法负责将接收到的key，value通过标准输入clientOut_传送给map命令进程。

PipeReducer类的configure方法根据用户指定的reduce命令启动处理进程，reduce方法将接收到的key，value通过标准输入clientOut_传送给reduce命令进程。