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 MRUnitMRUnit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(); }
3 增强MRUnit下面介绍为MRUnit框架增加了支持MultipleOutputs、从文件加载数据集和自动装配等几个特性，使它更加便于使用。 如何支持MultipleOutputs然而很多场景下我们需要使用MultipleOutputs作为reduce的多文件输出，MRUnit缺少支持。分析源码后为MRUnit增强扩展了两个Driver：ReduceMultipleOutputsDriver和MapReduceMultipleOutputDriver来支持MultipleOutputs。
ReduceMultipleOutputsDriverReduceMultipleOutputsDriver是ReduceDriver的增强版本，假设前面例子中的Reduce使用了MultipleOutputs作为输出，那么Reduce的测试将出现错误。
使用ReduceMultipleOutputsDriver改造上面的测试用例(注意粗体部分), private Reduce reducer; @Before public void setUp() { reducer = new Reduce(); //注意这里ReduceDriver改为使用ReduceMultipleOutputsDriver reduceDriver = new ReduceMultipleOutputsDriver<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) //Note //假设使用id(444)%8的方式来分文件 //表示期望"somePrefix"+444%8这个collector将搜集到数据xxx . withMutiOutput ("somePrefix"+444%8,new Text("444"),new LongWritable(2)) .runTest(); }
MapReduceMultipleOutputDriver跟ReduceMultipleOutputsDriver类似，MapReduceMultipleOutputDriver用来支持使用了MultipleOutputs的Map-Reduce联合测试。MapReduceDriver一节中的例子将改为， 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(); //改为使用ReduceMultipleOutputsDriver mrDriver = new ReduceMultipleOutputsDriver<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) //表示期望"somePrefix"+444%8这个collector将搜集到数据xxx . withMutiOutput ("somePrefix"+444%8,new Text("444"),new LongWritable(2)) .runTest(); }
如何从文件加载输入从以上例子看到使用MRUnit需要重复写很多类似的代码，并且需要把输入数据写在代码中，显得不是很优雅，如果能从文件加载数据则会方便很多。因此通过使用annotation和扩展JUnit runner，增强了MRUnit来解决这个问题。 改造上面的例子，使得map的输入自动从文件加载，并且消除大量使用MRUnit框架API的代码。 @RunWith(MRUnitJunit4TestClassRunner.class) public class XXXMRUseAnnotationTest {
//表示自动初始化mrDriver,并加载数据(如果需要) @MapInputSet @MapReduce(mapper = Map.class, reducer = Reduce.class) private MapReduceDriver<LongWritable, Text, Text, TimeInfo, Text, LongWritable> mrDriver;
@Test @MapInputSet("ConsignTimeMRUseAnnotationTest.txt")//从这里加载输入数据 public void testMapReduce_3record_1user() { //只需要编写验证代码 mrDriver. withMutiOutput ("somePrefix"+444%8,new Text("444"),new LongWritable(2)) .runTest(); } } |
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