简单解析mapreduce切片

2023年2月9日 295次阅读 来源: MapReduce

　　在mapreduce中的切片是什么意思？顾名思义就是将数据进行切分，切分为数据片，其实这个切片关乎于map阶段的map个数，以及每个map处理的数据量的大小。

　　mapreduce中,一个job的map个数, 每个map处理的数据量是如何决定的呢? 另外每个map又是如何读取输入文件的内容呢? 用户是否可以自己决定输入方式, 决定map个数呢?

　　mapreduce作业会根据输入目录产生多个map任务, 通过多个map任务并行执行来提高作业运行速度, 但如果map数量过少, 并行量低, 作业执行慢, 如果map数过多, 资源有限,也会增加调度开销. 因此, 根据输入产生合理的map数, 为每个map分配合适的数据量, 能有效的提升资源利用率, 并使作业运行速度加快。

　　在mapreduce中, 每个作业都会通过 InputFormat来决定map数量，

InputFormat是一个接口, 提供两个方法:

InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;

RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,JobConf job,Reporter reporter) throws IOException;

　　其中getSplits方法会根据输入目录产生InputSplit数组, 每个InputSplit会相应产生一个map任务, map的输入定义在InputSplit中. getRecordReader方法返回一个RecordReader对象, RecordReader决定了map任务如何读取输入数据, 例如一行一行的读取还是一个字节一个字节的读取, 等等。而我们大多数其实在使用TextInputFormat，但TextInputFormat没有实现自己的getSplits方法，它继承于FileInputFormat, 因此使用了FileInputFormat的getSplits方法.

　　旧接口FileInputFormat的getSplits流程包含两个参数和一个公式：

mapred.min.split.size        (一个map最小输入长度)
mapred.map.tasks                (推荐map数量)
Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize))

　　如何决定每个map输入长度呢? 首先获取输入目录下所有文件的长度和, 除以mapred.map.tasks（这个属性是我们可以再程序中设置的）得到一个推荐长度goalSize, 然后通过公式: Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize))决定map输入长度。 这里的minSize为mapred.min.split.size, 这个属性是我们在配置文件中配置的，blockSize为相应文件的block长度。这公式能保证一个map的输入至少大于mapred.min.split.size, 对于推荐的map长度,只有它的长度小于blockSize且大于mapred.min.split.size才会有效果. 由于mapred.min.split.size默认长度为1, 因此通常情况下只要小于blockSize就有效果,否则使用blockSize做为map输入长度.

　　因此, 如果想增加map数, 可以把mapred.min.split.size调小(其实默认值即可), 另外还需要把mapred.map.tasks设置大.如果需要减少map数,可以把mapred.min.split.size调大, 另外把mapred.map.tasks调小.

　　这里要特别指出的是FileInputFormat会让每个输入文件至少产生一个map任务, 因此如果你的输入目录下有许多文件, 而每个文件都很小, 例如几十kb, 那么每个文件都产生一个map会增加调度开销. 作业变慢.

　　那么如何防止这种问题呢? CombineFileInputFormat能有效的减少map数量。

　　Hadoop 0.20开始定义了一套新的mapreduce编程接口, 使用新的FileInputFormat, 它与旧接口下的FileInputFormat主要区别在于, 它不再使用mapred.map.tasks, 而使用mapred.max.split.size参数代替goalSize, 通过Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))决定map输入长度, 一个map的输入要大于minSize,小于Math.min(maxSize, blockSize)。

　　若需增加map数,可以把mapred.min.split.size调小,把mapred.max.split.size调大。 若需减少map数, 可以把mapred.min.split.size调大, 并把mapred.max.split.size调小。

CombineFileInputFormat

　　顾名思义, CombineFileInputFormat的作用是把许多文件合并作为一个map的输入.

　　在它之前,可以使用MultiFileInputFormat,不过其功能太简单, 它以文件为单位，一个文件至多分给一个map处理, 如果某个目录下有许多小文件, 另外还有一个超大文件, 处理大文件的map会严重偏慢.

　　CombineFileInputFormat是一个被推荐使用的InputFormat. 它有三个配置:

mapred.min.split.size.per.node， 一个节点上split的至少的大小
mapred.min.split.size.per.rack   一个交换机下split至少的大小
mapred.max.split.size             一个split最大的大小

　　它的主要思路是把输入目录下的大文件分成多个map的输入, 并合并小文件, 做为一个map的输入. 具体的原理是下述三步:

  1. 根据输入目录下的每个文件,如果其长度超过mapred.max.split.size,以block为单位分成多个split(一个split是一个map的输入),每个split的长度都大于mapred.max.split.size,
    因为以block为单位, 因此也会大于blockSize,
    此文件剩下的长度如果大于mapred.min.split.size.per.node, 则生成一个split, 否则先暂时保留.
  2. 现在剩下的都是一些长度效短的碎片,把每个rack下碎片合并, 只要长度超过mapred.max.split.size就合并成一个split, 最后如果剩下的碎片比mapred.min.split.size.per.rack大, 就合并成一个split, 否则暂时保留.
  3. 把不同rack下的碎片合并, 只要长度超过mapred.max.split.size就合并成一个split, 剩下的碎片无论长度, 合并成一个split.

举例:

mapred.max.split.size=1000
mapred.min.split.size.per.node=300
 mapred.min.split.size.per.rack=100

　　输入目录下五个文件,rack1下三个文件,长度为2050,1499,10, rack2下两个文件,长度为1010,80. 另外blockSize为500.

　　经过第一步, 生成五个split: 1000,1000,1000,499,1000. 剩下的碎片为rack1下:50,10; rack2下10:80

　　由于两个rack下的碎片和都不超过100, 所以经过第二步, split和碎片都没有变化.

　　第三步,合并四个碎片成一个split, 长度为150.

　　如果要减少map数量, 可以调大mapred.max.split.size, 否则调小即可.

　　其特点是: 一个块至多作为一个map的输入，一个文件可能有多个块，一个文件可能因为块多分给做为不同map的输入， 一个map可能处理多个块，可能处理多个文件。

    原文作者：MapReduce
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000015376369
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