hadoopmap個(gè)數(shù)控制怎么實(shí)現(xiàn)-創(chuàng)新互聯(lián)

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 hadooop提供了一個(gè)設(shè)置map個(gè)數(shù)的參數(shù)mapred.map.tasks,我們可以通過這個(gè)參數(shù)來控制map的個(gè)數(shù)。但是通過這種方式設(shè)置map的個(gè)數(shù),并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一個(gè)hadoop的參考數(shù)值,最終map的個(gè)數(shù),還取決于其他的因素。

為了方便介紹,先來看幾個(gè)名詞:
block_size : hdfs的文件塊大小,1.x默認(rèn)為64M,2.x為128M,可以通過參數(shù)dfs.block.size設(shè)置
total_size : 輸入文件整體的大小
input_file_num : 輸入文件的個(gè)數(shù)
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum: 任務(wù)跟蹤器將同時(shí)運(yùn)行的大映射任務(wù)數(shù),默認(rèn)為2

(1)默認(rèn)map個(gè)數(shù)
如果不進(jìn)行任何設(shè)置,默認(rèn)的map個(gè)數(shù)是和blcok_size相關(guān)的。
default_num = total_size / block_size;

(2)期望大小
可以通過參數(shù)mapred.map.tasks來設(shè)置程序員期望的map個(gè)數(shù),但是這個(gè)個(gè)數(shù)只有在大于default_num的時(shí)候,才會(huì)生效。
goal_num = mapred.map.tasks;

(3)設(shè)置處理的文件大小
可以通過mapred.min.split.size 設(shè)置每個(gè)task處理的文件大小,但是這個(gè)大小只有在大于block_size的時(shí)候才會(huì)生效。
split_size = max(mapred.min.split.size, block_size);
split_num = total_size / split_size;

(4)計(jì)算的map個(gè)數(shù)
compute_map_num = min(split_num, max(default_num, goal_num))

除了這些配置以外,mapreduce還要遵循一些原則。 mapreduce的每一個(gè)map處理的數(shù)據(jù)是不能跨越文件的,也就是說min_map_num >= input_file_num。 所以,最終的map個(gè)數(shù)應(yīng)該為:
final_map_num = max(compute_map_num, input_file_num)

經(jīng)過以上的分析,在設(shè)置map個(gè)數(shù)的時(shí)候,可以簡單的總結(jié)為以下幾點(diǎn):
(1)如果想增加map個(gè)數(shù),則設(shè)置mapred.map.tasks 為一個(gè)較大的值。
(2)如果想減小map個(gè)數(shù),則設(shè)置mapred.min.split.size 為一個(gè)較大的值。
(3)如果輸入中有很多小文件,依然想減少map個(gè)數(shù),則需要將小文件merger為大文件,然后使用準(zhǔn)則2。

(5)mapred.tasktracker.map.tasks.maximum >= mapred.map.tasks

補(bǔ)充: hadoop版本中 1.x 與 2.x 參數(shù)名稱有變更
1.x 名稱                                                                     2.x 名稱
mapred.map.tasks                                                    mapreduce.job.maps
mapred.min.split.size                                                mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum                  mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum

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