mapTask並行度的決定機制

一個job的map階段並行度由客戶端在提交job時決定，而客戶端對map階段並行度的規劃的基本邏輯為：將待處理數據執行邏輯切片（即按照一個特定切片大小，將待處理數據劃分成邏輯上的多個split），然後每一個split分配一個mapTask並行實例處理。

FileInputFormat切片機制

微信：intsmaze(非誠勿擾）

1、默認切片定義在InputFormat類中的getSplit方法

2、FileInputFormat中默認的切片機制：

a) 簡單地按照文件的內容長度進行切片

b) 切片大小，默認等於hdfs的block大小

c) 切片時不考慮數據集整體，而是逐個針對每一個文件單獨切片

比如待處理數據有兩個文件：

file1.txt    260M
file2.txt    10M

經過FileInputFormat的切片機制運算後，形成的切片信息如下：

file1.txt.split1--  0~128
file1.txt.split2--  128~260 //如果剩餘的文件長度/切片長度<=1.1則會將剩餘文件的長度並未一個切片
file2.txt.split1--  0~10M

3、FileInputFormat中切片的大小的參數配置

通過分析源碼，在FileInputFormat中，計算切片大小的邏輯：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); 切片主要由這幾個值來運算決定。

minsize：默認值：1  
   配置參數： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize    

maxsize：默認值：Long.MAXValue  
    配置參數：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

blocksize:值為hdfs的對應文件的blocksize

配置讀取目錄下文件數量的線程數:public static final String LIST_STATUS_NUM_THREADS =
"mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads";

因此，默認情況下，Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));切片大小=blocksize

maxsize（切片最大值）：參數如果調得比blocksize小，則會讓切片變小。

minsize（切片最小值）：參數調的比blockSize大，則可以讓切片變得比blocksize還大。

選擇併發數的影響因素：

1、運算節點的硬件配置

2、運算任務的類型：CPU密集型還是IO密集型

3、運算任務的數據量

3、hadoop2.6.4源碼解析

org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter類

   //得到job的map任務的並行數量
   private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext job,
      Path jobSubmitDir) throws IOException,
      InterruptedException, ClassNotFoundException {
    JobConf jConf = (JobConf)job.getConfiguration;
    int maps;
    if (jConf.getUseNewMapper) {
      maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);} else { maps = writeOldSplits(jConf, jobSubmitDir); } return maps; } @SuppressWarnings("unchecked") private <T extends InputSplit> int writeNewSplits(JobContext job, Path jobSubmitDir) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { Configuration conf = job.getConfiguration; InputFormat<?, ?> input = ReflectionUtils.newInstance(job.getInputFormatClass, conf); List<InputSplit> splits = input.getSplits(job);T array = (T[]) splits.toArray(new InputSplit[splits.size()]); // sort the splits into order based on size, so that the biggest // go first Arrays.sort(array, new SplitComparator); JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf, jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array); return array.length; }

切片計算邏輯,關注紅色字體代碼即可。

public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
    Stopwatch sw = new Stopwatch.start;
long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize, getMinSplitSize(job));
    long maxSize = getMaxSplitSize(job);

    // generate splits List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>;  List<FileStatus> files = listStatus(job);
//遍歷文件，對每一個文件進行如下處理:獲得文件的blocksize,獲取文件的長度，得到切片信息(spilt 文件路徑，切片編號，偏移量範圍) for (FileStatus file: files) { Path path = file.getPath; long length = file.getLen; if (length != 0) { BlockLocation blkLocations; if (file instanceof LocatedFileStatus) { blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations; } else { FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration); blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length); } if (isSplitable(job, path)) {long blockSize = file.getBlockSize;
         long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
         long bytesRemaining = length;while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
 int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining); splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts, blkLocations[blkIndex].getCachedHosts)); bytesRemaining -= splitSize; } if (bytesRemaining != 0) { int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining); splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkIndex].getHosts, blkLocations[blkIndex].getCachedHosts)); } } else { // not splitable splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts, blkLocations[0].getCachedHosts)); } } else { //Create empty hosts array for zero length files splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0])); } } // Save the number of input files for metrics/loadgen job.getConfiguration.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size); sw.stop; if (LOG.isDebugEnabled) { LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size + ", TimeTaken: " + sw.elapsedMillis); } return splits; }

 public static final String SPLIT_MINSIZE = 
    "mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize";
  
  public static final String SPLIT_MAXSIZE = 
    "mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize";
    
  long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize, getMinSplitSize(job));
    
  //保證切分的文件長度最小不得小於1字節
  protected long getFormatMinSplitSize {
    return 1;
  }
  
  //如果沒有在conf中設置SPLIT_MINSIZE參數，則取默認值1字節。
  public static long getMinSplitSize(JobContext job) {
    return job.getConfiguration.getLong(SPLIT_MINSIZE, 1L);
  }
  
  //得到切片文件的最大長度
  long maxSize = getMaxSplitSize(job);
  
  //如果沒有在conf中設置SPLIT_MAXSIZE參數，則去默認值Long.MAX_VALUE字節。
  public static long getMaxSplitSize(JobContext context) {
    return context.getConfiguration.getLong(SPLIT_MAXSIZE, 
 Long.MAX_VALUE);
  }
  
   //讀取指定目錄下的所有文件的信息
   List<FileStatus> files = listStatus(job);
   //如果沒有指定開啟幾個線程讀取，則默認一個線程去讀文件信息，因為存在目錄下有上億個文件的情況，所以有需要開啟多個線程加快讀取。
   int numThreads = job.getConfiguration.getInt(LIST_STATUS_NUM_THREADS,
        DEFAULT_LIST_STATUS_NUM_THREADS);
   public static final String LIST_STATUS_NUM_THREADS =
      "mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads";
   public static final int DEFAULT_LIST_STATUS_NUM_THREADS = 1;
  
  //計算切片文件的邏輯大小
  long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
  protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
 long maxSize) {
    return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
  }
  
  private static final double SPLIT_SLOP = 1.1;   // 10% slop
  //判斷剩餘文件與切片大小的比是否為1.1.
  while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
 int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
 splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
 blkLocations[blkIndex].getHosts,
 blkLocations[blkIndex].getCachedHosts));
 bytesRemaining -= splitSize;
    }

map並行度

如果job的每個map或者reduce的task的運行時間都只有30-40秒鐘(最好每個map的執行時間最少不低於一分鐘)，那麼就減少該job的map或者reduce數。每一個task的啟動和加入到調度器中進行調度，這個中間的過程可能都要花費幾秒鐘，所以如果每個task都非常快就跑完了，就會在task的開始和結束的時候浪費太多的時間。

配置task的JVM重用可以改善該問題：

（mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，默認是1，表示一個JVM上最多可以順序執行的task數目（屬於同一個Job）是1。也就是說一個task啟一個JVM）。

小文件的場景下，默認的切片機制會造成大量的maptask處理很少量的數據，效率低下：

解決方案：

推薦：把小文件存入hdfs之前進行預處理，先合併為大文件後再上傳。

折中：寫程序對hdfs上小文件進行合併再跑job處理。

補救措施:如果大量的小文件已經存在hdfs上了，使用combineInputFormate組件，它可以將眾多的小文件從邏輯上規劃到一個切片中，這樣多個小文件就可以交給一個maptask操作了。

最近實在是不知道學點什麼了呦，就把hadoop回顧一下，當初學時，為了快速上手，都是記各種理論以及結論，沒有時間去看源碼驗證，也不知道人家說的結論是否正確，這次回滾就是看源碼驗證當初結論的正確性。這也快一年沒有用了，最近一直從事分佈式實時計算的研究。