Hadoop：用MRUnit做单元测试

　引言

　　MRUnit简介

　　MRUnit是一款由Couldera公司开发的专门针对Hadoop中编写MapReduce单元测试的框架。可以用MapDriver单独测试Map，用ReduceDriver单独测试Reduce，用MapReduceDriver测试MapReduce作业。

　　实战

　　我们将利用MRUnit对本系列上篇文章MapReduce基本编程中的字数统计功能进行单元测试。

　　·  加入MRUnit依赖

<dependency>

<groupId>com.cloudera.hadoop</groupId>

<artifactId>hadoop-mrunit</artifactId>

<version>0.20.2-320</version>

<scope>test</scope>

</dependency>

　　· 单独测试Map

public class WordCountMapperTest {

private Mappermapper;

private MapDriverdriver;

@Before

public voidinit(){

mapper = newWordCountMapper();

driver = newMapDriver(mapper);

}

@Test

public voidtest() throws IOException{

String line ="Taobao is a great website";

driver.withInput(null,newText(line))

.withOutput(newText("Taobao"),new IntWritable(1))

.withOutput(newText("is"), new IntWritable(1))

.withOutput(newText("a"), new IntWritable(1))

.withOutput(newText("great"), new IntWritable(1))

.withOutput(newText("website"), new IntWritable(1))

.runTest();

　　上面的例子通过MapDriver的withInput和withOutput组织map函数的输入键值和期待的输出键值，通过runTest方法运行作业，测试Map函数。测试运行通过。

　　· 单独测试Reduce

public class WordCountReducerTest {

private Reducerreducer;

privateReduceDriver driver;

reducer = newWordCountReducer();

driver = newReduceDriver(reducer);

String key ="taobao";

List values =new ArrayList();

values.add(newIntWritable(2));

values.add(newIntWritable(3));

driver.withInput(new Text("taobao"), values)

.withOutput(new Text("taobao"), new IntWritable(5))

\　上面的例子的测试Map函数的写法类似，测试reduce函数，

　　因为reduce函数实现相加功能，因此我们假设输入为<taobao,[2,3]>，

　　则期待结果应该为<taobao,5>.测试运行通过。

　　·  测试MapReduce

public class WordCountTest {

private Mapper mapper;

private Reducer reducer;

private MapReduceDriver driver;

public void init(){

mapper = new WordCountMapper();

reducer = new WordCountReducer();

driver = new MapReduceDriver(mapper,reducer);

public void test() throws RuntimeException, IOException{

String line = "Taobao is a great website, is it not?";

driver.withInput("",new Text(line))

.withOutput(new Text("Taobao"),new IntWritable(1))

.withOutput(new Text("a"),new IntWritable(1))

.withOutput(new Text("great"),new IntWritable(1))

.withOutput(new Text("is"),new IntWritable(2))

.withOutput(new Text("it"),new IntWritable(1))

.withOutput(new Text("not"),new IntWritable(1))

.withOutput(new Text("website"),new IntWritable(1))

　　这次我们测试MapReduce的作业，通过MapReduceDriver的withInput构造map函数的输入键值，通过withOutput构造reduce函数的输出键值。来测试这个字数统计功能，这次运行测试时抛出了异常，测试没有通过但没有详细junit异常信息，在控制台显示

　　2010-11-5 11:14:08org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver lookupExpectedValue严重:Received unexpectedoutput (not?, 1)

　　2010-11-5 11:14:08org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver lookupExpectedValue严重: Received unexpectedoutput (website,, 1)

　　2010-11-5 11:14:08org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver validate严重:Missing expected output (not, 1) atposition 5

　　2010-11-5 11:14:08org.apache.hadoop.mrunit.TestDriver validate严重:Missing expected output (website, 1)at position 6

　　看样子是那里出了问题，不过看控制台日志不是很直观，因此我们修改测试代码，不调用runTest方法，而是调用run方法获取输出结果，再跟期待结果相比较，mrunit提供了org.apache.hadoop.mrunit.testutil.ExtendedAssert.assertListEquals辅助类来断言输出结果。

　　重构后的测试代码

List<Pair> out = null;

out = driver.withInput("",new Text(line)).run();

List<Pair> expected = new ArrayList<Pair>();

expected.add(new Pair(new Text("Taobao"),new IntWritable(1)));

expected.add(new Pair(new Text("a"),new IntWritable(1)));

expected.add(new Pair(new Text("great"),new IntWritable(1)));

expected.add(new Pair(new Text("is"),new IntWritable(2)));

expected.add(new Pair(new Text("it"),new IntWritable(1)));

expected.add(new Pair(new Text("not"),new IntWritable(1)));

expected.add(new Pair(new Text("website"),new IntWritable(1)));

assertListEquals(expected, out);

　　再次运行，测试不通过，但有了明确的断言信息，

　　java.lang.AssertionError:Expected element (not, 1) at index 5 != actual element (not?, 1)

　　断言显示实际输出的结果为"not?"不是我们期待的"not"，为什么?检查Map函数,发现程序以空格为分隔符未考虑到标点符号的情况，哈哈，发现一个bug，赶紧修改吧。这个问题也反映了单元测试的重要性，想想看，如果是一个更加复杂的运算，不做单元测试直接放到分布式集群中去运行，当结果不符时就没这么容易定位出问题了。

　　小结

　　用MRUnit做单元测试可以归纳为以下几点：用MapDriver单独测试Map，用ReduceDriver单独测试Reduce，用MapReduceDriver测试MapReduce作业；不建议调用runTest方法，建议调用run方法获取输出结果，再跟期待结果相比较；对结果的断言可以借助org.apache.hadoop.mrunit.testutil.ExtendedAssert.assertListEquals。

　　如果你能坚持看到这里，我非常高兴，但我打赌，你肯定对前面大片的代码匆匆一瞥而过，这也正常，不是每个人都对测试实战的代码感兴趣（或在具体需要时才感兴趣），为了感谢你的关注，我再分享一个小秘密：本篇讲的不仅仅是如何对MapReduce做单元测试，通过本篇测试代码的阅读，你可以更加深刻的理解MapReduce的原理（通过测试代码的输入和预期结果，你可以更加清楚地知道map、reduce究竟输入、输出了什么，对结果的排序在何处进行等细节）。

　　单元测试很必要，可以较早较容易地发现定位问题，但只有单元测试是不够的，我们需要对MapReduce进行集成测试，在运行集成测试之前，需要掌握如何将MapReduce 作业在hadoop集群中运行起来，本系列后面的文章将介绍这部分内容。

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