hadoop单元测试方法--使用和增强MRUnit[1]

 

hadoop单元测试方法--使用和增强MRUnit

1前言

         hadoop的mapreduce提交到集群环境中出问题的定位是比较麻烦的，有时需要一遍遍的修改代码和打出日志来排查一个很小的问题，如果数据量大的话调试起来相当耗时间。因此有必要使用良好的单元测试手段来尽早的消除明显的bug（当然仅有单元测试是不够的，毕竟跟集群的运行环境还是不一样的）。

       然而做mapreduce的单元测试会有一些障碍，比如Map和Reduce一些参数对象是在运行时由hadoop框架传入的，例如OutputCollector、Reporter、InputSplit等。这就需要有Mock手段。最初写mapreduce单元测试的时候自己写了几个简单的Mock也基本能满足需要，后来发现MRUnit比我写的要好用所以研究了一下就采用了。MRUnit是专门为hadoop mapreduce写的单元测试框架，API简洁明了，简单实用。但也有一些薄弱的地方，比如不支持MultipleOutputs（很多情况下我们会用MultipleOutputs作为多文件输出，后面将介绍如何增强MRUnit使之支持MultipleOutputs）。

2 MRUnit

         MRUnit针对不同测试对象分别使用以下几种Driver：

l  MapDriver，针对单独的Map测试。

l  ReduceDriver，针对单独的Reduce测试。

l  MapReduceDriver，将Map和Reduce连贯起来测试。

l  PipelineMapReduceDriver，将多个Map-Reduce pair贯串测试。

MapDriver

         单独测试Map的例子，假设我们要计算一个卖家的平均发货速度。Map将搜集每一次发货的时间间隔。针对Map的测试，

         //这是被测试的Map

    private Map mapper;

    private MapDriver<LongWritable, Text, Text, TimeInfo> mapDriver;

    @Before

    public void setUp() {

        mapper = new Map();

        mapDriver = new MapDriver<LongWritable, Text, Text, TimeInfo>();

    }

 

    @Test

    public void testMap_timeFormat2() {

        String sellerId = "444";

        //模拟输入一行（withInput），假设从这行数据中我们可以获得卖家(sellerId)      //某一次时间间隔 为10小时.

       //我们期望它输出sellerId为key，value为代表1次10小时的TimeInfo对象。          //（withOutput）

       //如果输入数据经过Map计算后为期望的结果，那么测试通过。

       Text mapInputValue = new Text("……");

        mapDriver.withMapper(mapper)

              .withInput(null, mapInputValue)

              .withOutput(new Text(sellerId), new TimeInfo(1, 10))

              .runTest();

    }

ReduceDriver

         针对Reduce的单独测试，还是这个例子。Reduce为根据Map或Combiner输出的n次时间间隔的总和来计算平均时间。

    private Reduce reducer;

    @Before

    public void setUp() {

        reducer = new Reduce();

        reduceDriver = new ReduceDriver<Text, TimeInfo, Text,                                           LongWritable>(reducer);

    }

 

    @Test

    public void testReduce () {

        List<TimeInfo> values = new ArrayList<TimeInfo>();

        values.add(new TimeInfo(1, 3));//一次3小时

        values.add(new TimeInfo(2, 5));//两次总共5小时

        values.add(new TimeInfo(3, 7));//三次总共7小时

       //values作为444这个卖家的reduce输入，

       //期望计算出平均为2小时

        reduceDriver.withReducer(reducer)

                  .withInput(new Text("444"), values)

                  .withOutput(new Text("444"),new  LongWritable(2))

                  .runTest();

    }

MapReduceDriver

    以下为Map和Reduce联合测试的例子，

    private MapReduceDriver<LongWritable, Text, Text, TimeInfo, Text, LongWritable> mrDriver;

    private Map mapper;

    private Reduce reducer;

    @Before

    public void setUp() {

        mapper = new Map();

        reducer = new Reduce();

        mrDriver = new MapReduceDriver<LongWritable, Text, Text, TimeInfo,                    Text, LongWritable>(mapper, reducer);

    }

 

    @Test

    public void testMapReduce_3record_1user() {

       Text mapInputValue1 = new Text("……");

       Text mapInputValue2 = new Text("……");

       Text mapInputValue3 = new Text("……");

       //我们期望从以上三条Map输入计算后，

       //从reduce输出得到444这个卖家的平均时间为2小时.

        mrDriver.withInput(null, mapInputValue1)

           .withInput(null, mapInputValue2)

           .withInput(null, mapInputValue3)

           .withOutput(new Text("444"),new LongWritable(2))

           .runTest();

    }

 

字数超出了，下一篇继续介绍增强MRUnit使他支持MultipleOutputs、从文件加载数据集和自动装配等几个特性http://jen.iteye.com/blog/1003868

评论

1 楼 wangxf314 2013-10-10  

没有源码，哥们能上传一份吗？大家也参考学习一下