MR单元测试以及DeBug调试
Hadoop的MapReduce程序提交到集群环境中运行，出问题时定位非常麻烦，有时需要一遍遍修改代码和打印日志来排查问题，哪怕是比较小的问题。如果数据量很大的话调试起来就相当耗费时间。 而且，Map和Reduce的一些参数是Hadoop框架在运行时传入的，比如Context、InputSplit，这进一步增加了调试的难度。如果有一个良好的单元测试框架能帮助尽早发现、清除bug，那就太好了。
MRUnit 框架
MRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架，API非常简洁实用。MRUnit针对不同测试对象使用不同的Driver：
MapDriver：针对单独的Map测试
ReduceDriver：针对单独的Reduce测试
MapReduceDriver：将map和reduce串起来测试
PipelineMapReduceDriver：将多个MapReduce对串志来测试
后面就以Temperature程序作为测试案例，说明如何使用MRUnit框架？
准备测试案例
为了理解单元测试框架，我们准备了一个 MapReduce 程序，这里还是以 Temperature 作为测试案例进行演示，只不过 map 方法中的气象站id（key）是从读入文件名称中提取的，为了便于单元测试，这里我们将 key 设置为常量weatherStationId，Temperature 具体代码如下所示。
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**
*
* @function 统计美国各个气象站30年来的平均气温
* @author cs
*
*/
public class Temperature extends Configured implements Tool {
public static class TemperatureMapper extends Mapper< LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
/**
* @function Mapper 解析气象站数据
* @input key=偏移量 value=气象站数据
* @output key=weatherStationId value=temperature
*/
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString(); //读取每行数据
int temperature = Integer.parseInt(line.substring(14, 19).trim());//气温
if (temperature != -9999) { //过滤无效数据
String weatherStationId = "weatherStationId";//真实的气象站id是从文件名字中提取，为了便于单元测试，这里key设置为常量weatherStationId
context.write(new Text(weatherStationId), new IntWritable(temperature));
}
}
}
/**
*
* @function Reducer 统计美国各个州的平均气温
* @input key=weatherStationId value=temperature
* @output key=weatherStationId value=average(temperature)
*/
public static class TemperatureReducer extends Reducer< Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable< IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
int count = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
count++;
}
result.set(sum / count);
context.write(key, result);
}
}
/**
* @function 任务驱动方法
* @param args
* @return
* @throws Exception
*/
@SuppressWarnings("deprecation")
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf = new Configuration();//读取配置配置
Path mypath = new Path(args[1]);
FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);
if (hdfs.isDirectory(mypath)) {
hdfs.delete(mypath, true);
}
Job job = new Job(conf, "temperature");//新建一个任务
job.setJarByClass(Temperature.class);// 主类
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));// 输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));// 输出路径
job.setMapperClass(TemperatureMapper.class);// Mapper
job.setReducerClass(TemperatureReducer.class);// Reducer
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;//提交任务
}
/**
* @function main 方法
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
String[] args0 = {
"hdfs://xxx002:9000/weather/",
"hdfs://xxx002:9000/weather/out/"};
int ec = ToolRunner.run(new Configuration(), new Temperature(), args0);
System.exit(ec);
}
}
准备好这个类之后，我们开始对这个类进行单元测试。
注：本实例需要用到mrunit包，自行下载mrunit-hadoop.jar
Mapper 单元测试
Mapper 的逻辑就是从读取的气象站数据中，提取气温值。比如读取一行"1985 07 31 02 200 94 10137 220 26 1 0 -9999"气象数据，提取第14位到19位之间的字符即为气温值200。
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.MapDriver;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.dajiangtai.hadoop.advance.Temperature;
/**
* Mapper 端的单元测试
*/
@SuppressWarnings("all")
public class TemperatureMapperTest {
private Mapper mapper;//定义一个Mapper对象
private MapDriver driver;//定义一个MapDriver 对象
@Before
public void init() {
mapper = new Temperature.TemperatureMapper();//实例化一个Temperature中的TemperatureMapper对象
driver = new MapDriver(mapper);//实例化MapDriver对象
}
@Test
public void test() throws IOException {
//输入一行测试数据
String line = "1985 07 31 02 200 94 10137 220 26 1 0 -9999";
driver.withInput(new LongWritable(), new Text(line))//跟TemperatureMapper输入类型一致
.withOutput(new Text("weatherStationId"), new IntWritable(200))//跟TemperatureMapper输出类型一致
.runTest();
}
}
在test()方法中，withInput的key/value参数分别为偏移量和一行气象数据，其类型要与TemperatureMapper的输入类型一致即为LongWritable和Text。 withOutput的key/value参数分别是我们期望输出的new Text("weatherStationId")和new IntWritable(200)，我们要达到的测试效果就是我们的期望输出结果与 TemperatureMapper 的实际输出结果一致。
Mapper 端的单元测试，只需要鼠标放在 TemperatureMapperTest 类上右击，选择 Run As ——> JUnit test，运行结果如下图所示。
测试方法为 test() 方法，左边的对话框里显示"Runs：1/1，Errors：0，Failures：0"，说明 Mapper 测试成功了。
Reducer 单元测试
Reduce 函数的逻辑就是把key相同的 value 值相加然后取平均值，Reducer 单元测试代码如下所示：
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.ReduceDriver;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.dajiangtai.hadoop.advance.Temperature;
/**
* Reducer 单元测试
*/
@SuppressWarnings("all")
public class TemperatureReduceTest {
private Reducer reducer;//定义一个Reducer对象
private ReduceDriver driver;//定义一个ReduceDriver对象
@Before
public void init() {
reducer = new Temperature.TemperatureReducer();//实例化一个Temperature中的TemperatureReducer对象
driver = new ReduceDriver(reducer);//实例化ReduceDriver对象
}
@Test
public void test() throws IOException {
String key = "weatherStationId";//声明一个key值
List values = new ArrayList();
values.add(new IntWritable(200));//添加第一个value值
values.add(new IntWritable(100));//添加第二个value值
driver.withInput(new Text("weatherStationId"), values)//跟TemperatureReducer输入类型一致
.withOutput(new Text("weatherStationId"), new IntWritable(150))//跟TemperatureReducer输出类型一致
.runTest();
}
}
在test()方法中，withInput的key/value参数分别为new Text("weatherStationId")和List类型的集合values。withOutput 的key/value参数分别是我们所期望输出的new Text("weatherStationId")和new IntWritable(150)，我们要达到的测试效果就是我们的期望输出结果与TemperatureReducer实际输出结果一致。
Reducer 端的单元测试，鼠标放在 TemperatureReduceTest 类上右击，选择 Run As ——> JUnit test，运行结果如下所示：
测试方法为 test() 方法，左边的对话框里显示"Runs：1/1，Errors：0，Failures：0"，说明 Reducer 测试成功了。
MapReduce 单元测试
把 Mapper 和 Reducer 集成起来的测试案例代码如下：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.MapReduceDriver;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.dajiangtai.hadoop.advance.Temperature;
/**
* Mapper 和 Reducer 集成起来测试
*/
@SuppressWarnings("all")
public class TemperatureTest {
private Mapper mapper;//定义一个Mapper对象
private Reducer reducer;//定义一个Reducer对象
private MapReduceDriver driver;//定义一个MapReduceDriver 对象
@Before
public void init() {
mapper = new Temperature.TemperatureMapper();//实例化一个Temperature中的TemperatureMapper对象
reducer = new Temperature.TemperatureReducer();//实例化一个Temperature中的TemperatureReducer对象
driver = new MapReduceDriver(mapper, reducer);//实例化MapReduceDriver对象
}
@Test
public void test() throws RuntimeException, IOException {
//输入两行行测试数据
String line = "1985 07 31 02 200 94 10137 220 26 1 0 -9999";
String line2 = "1985 07 31 11 100 56 -9999 50 5 -9999 0 -9999";
driver.withInput(new LongWritable(), new Text(line))//跟TemperatureMapper输入类型一致
.withInput(new LongWritable(), new Text(line2))
.withOutput(new Text("weatherStationId"), new IntWritable(150))//跟TemperatureReducer输出类型一致
.runTest();
}
}
在 test() 方法中，withInput添加了两行测试数据line和line2，withOutput 的key/value参数分别为我们期望的输出结果new Text("weatherStationId")和new IntWritable(150)。我们要达到的测试效果就是我们期望的输出结果与Temperature实际的输出结果一致。
MapReduce 端的单元测试，鼠标放在 TemperatureTest 类上右击，选择 Run As ——> JUnit test，运行结果如下所示：
测试方法为 test() 方法，左边的对话框里显示"Runs：1/1，Errors：0，Failures：0"，说明 MapReduce 测试成功了。
写程序几乎一大半的时间是调试，分布式程序调试的成本更高。 那么分布式的代码程序该如何调试呢？一起学习下MapReduce 代码如何使用 Debug 来调试。（hadoop 分布式集群的搭建，后续篇章详细讲解）
MapReduce 的Debug 调试
这里以 Temperature 为例，右键 Temperature 项目，选择"Debug As" ——> "java Application"，在程序中打上断点后直接进入调试模式，如下图所示。
程序进入debug调试后，后续的调试步骤跟 Eclipse 调试 java程序是一样的，这里就不再赘述。
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