摘要 通过input分片的大小来设置map的个数
前言：在具体执行Hadoop程序的时候，我们要根据不同的情况来设置Map的个数。除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外，我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数。
1.如何控制实际运行的map任务个数
我们知道，文件在上传到Hdfs文件系统的时候，被切分成不同的Block块（默认大小为64MB）。但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小。实际处理的输入分块的大小是根据InputSplit来设定的，那么InputSplit是怎么得到的呢？
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InputSplit=Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize) 其中：minSize=mapred.min.split.size maxSize=mapred.max.split.size |
我们通过改变InputFormat中分片的多少来控制实际使用的Map数量，而控制InputFormat中的分片多少就需要控制每个InputSplit分片的大小
2.如何控制每个split分片的大小
Hadoop默认的输入格式是TextInputFormat,他里边定义了文件读取的方式和分片的方式。我们打开他的源文件（org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包中）：
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package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;import org.apache.hadoop.io.compress.SplittableCompressionCodec;import org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> { @Override public RecordReader<LongWritable, Text> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context) { return new LineRecordReader(); } @Override protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) { CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file); if (null == codec) { return true; } return codec instanceof SplittableCompressionCodec; }} |
通过源代码，我们发现TextInputFormat继承了FileInputFormat，而在TextInputFormat中，我们并没有发现具体的进行文件切分的部分，TextInputFormat应该是采用了FileInputFormat默认的InputSplit方法。因此，我们打开FileInputFormat的源代码，在其中发现：
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public static void setMinInputSplitSize(Job job,long size) { job.getConfiguration().setLong("mapred.min.split.size", size); } public static long getMinSplitSize(JobContext job) { return job.getConfiguration().getLong("mapred.min.split.size", 1L); } public static void setMaxInputSplitSize(Job job,long size) { job.getConfiguration().setLong("mapred.max.split.size", size); } public static long getMaxSplitSize(JobContext context) { return context.getConfiguration().getLong("mapred.max.split.size",Long.MAX_VALUE); } |
如上我们可以看到，Hadoop在这里实现了对mapred.min.split.size和mapred.max.split.size的定义，且默认值分别为1和Long的最大。因此，我们在程序只需重新赋值给这两个值就可以控制InputSplit分片的大小了。
3.假如我们想要设置的分片大小为10MB
则我们可以在MapReduce程序的驱动部分添加如下代码：
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TextInputFormat.setMinInputSplitSize(job,1024L);//设置最小分片大小TextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,1024×1024×10L);//设置最大分片大小 |