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Lucene4.3开发之第八步之渡劫初期(八)
Pig里面内置大量的工具函数,也开放了大量的接口,来给我们开发者使用,通过UDF,我们可以非常方便的完成某些Pig不直接支持或没有的的功能,比如散仙前面几篇文章写的将pig分析完的结果,存储到各种各样的介质里面,而不仅仅局限于HDFS,当然,我们也可以在都存。
那么如何实现自己的存储UDF呢? 提到这里,我们不得不说下pig里面的load和store函数,load函数是从某个数据源,加载数据,一般都是从HDFS上加载,而store函数则是将分析完的结果,存储到HDFS用的,所以,我们只需继承重写store的功能函数StoreFunc即可完成我们的大部分需求,懂的了这个,我们就可以将结果任意存储了,可以存到数据库,也可以存到索引文件,也可以存入本地txt,excel等等
下面先看下StoreFunc的源码:
这里面有许多方法,但并不都需要我们重新定义的,一般来说,我们只需要重写如下的几个抽象方法即可:
(1)getOutputFormat方法,与Hadoop的OutFormat对应,在最终的输出时,会根据不同的format方法,生成不同的形式。
(2)setStoreLocation方法,这个方法定义了生成文件的路径,如果不是存入HDFS上,则可以忽略。
(3)prepareToWrite 在写入数据之前做一些初始化工作
(4)putNext从Pig里面传递过来最终需要存储的数据
在1的步骤我们知道,需要提供一个outputFormat的类,这时就需要我们继承hadoop里面的某个outputformat基类,然后重写getRecordWriter方法,接下来我们还可能要继承RecordWriter类,来定义我们自己的输出格式,可能是一行txt数据,也有可能是一个对象,或一个索引集合等等,如下面支持lucene索引的outputformat
最后总结一下,自定义输入格式的步骤:
(1)继承StoreFunc函数,重写其方法
(2)继承一个outputformat基类,重写自己的outputformat类
(2)继承一个RecodeWriter,重写自己的writer方法
当然这并不都是必须的,比如在向数据库存储的时候,我们就可以直接在putNext的时候,获取,保存为集合,然后在OutputCommitter提交成功之后,commit我们的数据,如果保存失败,我们也可以在abort方法里回滚我们的数据。
这样以来,无论我们存储哪里,都可以通过以上步骤实现,非常灵活
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那么如何实现自己的存储UDF呢? 提到这里,我们不得不说下pig里面的load和store函数,load函数是从某个数据源,加载数据,一般都是从HDFS上加载,而store函数则是将分析完的结果,存储到HDFS用的,所以,我们只需继承重写store的功能函数StoreFunc即可完成我们的大部分需求,懂的了这个,我们就可以将结果任意存储了,可以存到数据库,也可以存到索引文件,也可以存入本地txt,excel等等
下面先看下StoreFunc的源码:
/* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * to you under the Apache License, Version 2.0 (the * "License"); you may not use this file except in compliance * with the License. You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */ package org.apache.pig; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter; import org.apache.pig.classification.InterfaceAudience; import org.apache.pig.classification.InterfaceStability; import org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.impl.util.UDFContext; import org.apache.pig.tools.pigstats.PigStatusReporter; /** * StoreFuncs take records from Pig's processing and store them into a data store. Most frequently * this is an HDFS file, but it could also be an HBase instance, RDBMS, etc. */ @InterfaceAudience.Public @InterfaceStability.Stable public abstract class StoreFunc implements StoreFuncInterface { /** * This method is called by the Pig runtime in the front end to convert the * output location to an absolute path if the location is relative. The * StoreFunc implementation is free to choose how it converts a relative * location to an absolute location since this may depend on what the location * string represent (hdfs path or some other data source). * * * @param location location as provided in the "store" statement of the script * @param curDir the current working direction based on any "cd" statements * in the script before the "store" statement. If there are no "cd" statements * in the script, this would be the home directory - * <pre>/user/<username> </pre> * @return the absolute location based on the arguments passed * @throws IOException if the conversion is not possible */ @Override public String relToAbsPathForStoreLocation(String location, Path curDir) throws IOException { return LoadFunc.getAbsolutePath(location, curDir); } /** * Return the OutputFormat associated with StoreFunc. This will be called * on the front end during planning and on the backend during * execution. * @return the {@link OutputFormat} associated with StoreFunc * @throws IOException if an exception occurs while constructing the * OutputFormat * */ public abstract OutputFormat getOutputFormat() throws IOException; /** * Communicate to the storer the location where the data needs to be stored. * The location string passed to the {@link StoreFunc} here is the * return value of {@link StoreFunc#relToAbsPathForStoreLocation(String, Path)} * This method will be called in the frontend and backend multiple times. Implementations * should bear in mind that this method is called multiple times and should * ensure there are no inconsistent side effects due to the multiple calls. * {@link #checkSchema(ResourceSchema)} will be called before any call to * {@link #setStoreLocation(String, Job)}. * * @param location Location returned by * {@link StoreFunc#relToAbsPathForStoreLocation(String, Path)} * @param job The {@link Job} object * @throws IOException if the location is not valid. */ public abstract void setStoreLocation(String location, Job job) throws IOException; /** * Set the schema for data to be stored. This will be called on the * front end during planning if the store is associated with a schema. * A Store function should implement this function to * check that a given schema is acceptable to it. For example, it * can check that the correct partition keys are included; * a storage function to be written directly to an OutputFormat can * make sure the schema will translate in a well defined way. Default implementation * is a no-op. * @param s to be checked * @throws IOException if this schema is not acceptable. It should include * a detailed error message indicating what is wrong with the schema. */ @Override public void checkSchema(ResourceSchema s) throws IOException { // default implementation is a no-op } /** * Initialize StoreFunc to write data. This will be called during * execution on the backend before the call to putNext. * @param writer RecordWriter to use. * @throws IOException if an exception occurs during initialization */ public abstract void prepareToWrite(RecordWriter writer) throws IOException; /** * Write a tuple to the data store. * * @param t the tuple to store. * @throws IOException if an exception occurs during the write */ public abstract void putNext(Tuple t) throws IOException; /** * This method will be called by Pig both in the front end and back end to * pass a unique signature to the {@link StoreFunc} which it can use to store * information in the {@link UDFContext} which it needs to store between * various method invocations in the front end and back end. This method * will be called before other methods in {@link StoreFunc}. This is necessary * because in a Pig Latin script with multiple stores, the different * instances of store functions need to be able to find their (and only their) * data in the UDFContext object. The default implementation is a no-op. * @param signature a unique signature to identify this StoreFunc */ @Override public void setStoreFuncUDFContextSignature(String signature) { // default implementation is a no-op } /** * This method will be called by Pig if the job which contains this store * fails. Implementations can clean up output locations in this method to * ensure that no incorrect/incomplete results are left in the output location. * The default implementation deletes the output location if it * is a {@link FileSystem} location. * @param location Location returned by * {@link StoreFunc#relToAbsPathForStoreLocation(String, Path)} * @param job The {@link Job} object - this should be used only to obtain * cluster properties through {@link Job#getConfiguration()} and not to set/query * any runtime job information. */ @Override public void cleanupOnFailure(String location, Job job) throws IOException { cleanupOnFailureImpl(location, job); } /** * This method will be called by Pig if the job which contains this store * is successful, and some cleanup of intermediate resources is required. * Implementations can clean up output locations in this method to * ensure that no incorrect/incomplete results are left in the output location. * @param location Location returned by * {@link StoreFunc#relToAbsPathForStoreLocation(String, Path)} * @param job The {@link Job} object - this should be used only to obtain * cluster properties through {@link Job#getConfiguration()} and not to set/query * any runtime job information. */ @Override public void cleanupOnSuccess(String location, Job job) throws IOException { // DEFAULT: DO NOTHING, user-defined overrides can // call cleanupOnFailureImpl(location, job) or ...? } /** * Default implementation for {@link #cleanupOnFailure(String, Job)} * and {@link #cleanupOnSuccess(String, Job)}. This removes a file * from HDFS. * @param location file name (or URI) of file to remove * @param job Hadoop job, used to access the appropriate file system. * @throws IOException */ public static void cleanupOnFailureImpl(String location, Job job) throws IOException { Path path = new Path(location); FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration()); if(fs.exists(path)){ fs.delete(path, true); } } /** * Issue a warning. Warning messages are aggregated and reported to * the user. * @param msg String message of the warning * @param warningEnum type of warning */ public final void warn(String msg, Enum warningEnum) { Counter counter = PigStatusReporter.getInstance().getCounter(warningEnum); counter.increment(1); } }
这里面有许多方法,但并不都需要我们重新定义的,一般来说,我们只需要重写如下的几个抽象方法即可:
(1)getOutputFormat方法,与Hadoop的OutFormat对应,在最终的输出时,会根据不同的format方法,生成不同的形式。
(2)setStoreLocation方法,这个方法定义了生成文件的路径,如果不是存入HDFS上,则可以忽略。
(3)prepareToWrite 在写入数据之前做一些初始化工作
(4)putNext从Pig里面传递过来最终需要存储的数据
在1的步骤我们知道,需要提供一个outputFormat的类,这时就需要我们继承hadoop里面的某个outputformat基类,然后重写getRecordWriter方法,接下来我们还可能要继承RecordWriter类,来定义我们自己的输出格式,可能是一行txt数据,也有可能是一个对象,或一个索引集合等等,如下面支持lucene索引的outputformat
package com.pig.support.lucene; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.FileUtil; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter; import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.index.LogByteSizeMergePolicy; import org.apache.lucene.index.SerialMergeScheduler; import org.apache.lucene.store.FSDirectory; import org.apache.lucene.util.Version; /** * 继承FileOutputFormat,重写支持Lucene格式的outputFormat策略 * */ public class LuceneOutputFormat extends FileOutputFormat<Writable, Document> { String location; FileSystem fs; String taskid; FileOutputCommitter committer; AtomicInteger counter = new AtomicInteger(); public LuceneOutputFormat(String location) { this.location = location; } @Override public RecordWriter<Writable, Document> getRecordWriter( TaskAttemptContext ctx) throws IOException, InterruptedException { Configuration conf = ctx.getConfiguration(); fs = FileSystem.get(conf); File baseDir = new File(System.getProperty("java.io.tmpdir")); String baseName = System.currentTimeMillis() + "-"; File tempDir = new File(baseDir, baseName + counter.getAndIncrement()); tempDir.mkdirs(); tempDir.deleteOnExit(); return new LuceneRecordWriter( (FileOutputCommitter) getOutputCommitter(ctx), tempDir); } /** * Write out the LuceneIndex to a local temporary location.<br/> * On commit/close the index is copied to the hdfs output directory.<br/> * */ static class LuceneRecordWriter extends RecordWriter<Writable, Document> { final IndexWriter writer; final FileOutputCommitter committer; final File tmpdir; public LuceneRecordWriter(FileOutputCommitter committer, File tmpdir) { try { this.committer = committer; this.tmpdir = tmpdir; IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_2, new StandardAnalyzer()); LogByteSizeMergePolicy mergePolicy = new LogByteSizeMergePolicy(); mergePolicy.setMergeFactor(10); //mergePolicy.setUseCompoundFile(false); config.setMergePolicy(mergePolicy); config.setMergeScheduler(new SerialMergeScheduler()); writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(tmpdir), config); } catch (IOException e) { RuntimeException exc = new RuntimeException(e.toString(), e); exc.setStackTrace(e.getStackTrace()); throw exc; } } @Override public void close(final TaskAttemptContext ctx) throws IOException, InterruptedException { //use a thread for status polling final Thread th = new Thread() { public void run() { ctx.progress(); try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); return; } } }; th.start(); try { writer.forceMerge(1); writer.close(); // move all files to part Configuration conf = ctx.getConfiguration(); Path work = committer.getWorkPath(); Path output = new Path(work, "index-" + ctx.getTaskAttemptID().getTaskID().getId()); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); FileUtil.copy(tmpdir, fs, output, true, conf); } finally { th.interrupt(); } } @Override public void write(Writable key, Document doc) throws IOException, InterruptedException { writer.addDocument(doc); } } }
最后总结一下,自定义输入格式的步骤:
(1)继承StoreFunc函数,重写其方法
(2)继承一个outputformat基类,重写自己的outputformat类
(2)继承一个RecodeWriter,重写自己的writer方法
当然这并不都是必须的,比如在向数据库存储的时候,我们就可以直接在putNext的时候,获取,保存为集合,然后在OutputCommitter提交成功之后,commit我们的数据,如果保存失败,我们也可以在abort方法里回滚我们的数据。
这样以来,无论我们存储哪里,都可以通过以上步骤实现,非常灵活
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