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

        接下来，小讲就以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 小讲
 *
 */
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://djt002:9000/weather/",
				"hdfs://djt002:9000/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，猛戳此链接下载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？下面我们一起学习 MapReduce 代码如何使用 Debug 来调试。（hadoop 分布式集群的搭建，后续课程会详细讲解）

MapReduce 的Debug 调试

        这里我们以 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。