mapreduce分片

　　我们编写的mapreduce程序，也即Job，当它被提交到云计算平台以后，根据输入文件的大小，mapreduce框架会创建若干个map任务，map任务的数量有分片(split)的个数决定，那么待处理的数据会被划分成几个split呢，很明显，这是有split的大小决定的，下面让我们来看一下split大小的计算方法(摘自高清元的微博:http://weibo.com/576203331)。

　　splitSize=max(minSize,min(goalSize,dfs.block.size))

　　minSize=max(mapred.min.split.size,minSplitSize)(mapred.min.split.size默认为一个字节，minSplitSize随着FileInputFormat的不同而不同，TextInputFormat中默认大小为一个字节)

　　goalSize=totalSize/mapred.map.tasks(totalSize为输入文件的大小，mapred.map.tasks的默认值为2)

默认情况下，splitSize的大小也就是min(goalSize,dfs.block.size)。

　　当我们的输入文件大小为100M时，若mapred.map.tasks的值为2，则goalSize的大小为50，倘若dfs.block.size的值为64，那么分片的大小splitSize为50，当满足：

1. 文件大小/splitSize>1.1时，创建一个split，文件剩余大小=文件大小-splitSize
2. 文件剩余大小/splitSize<=1.1时，剩余的部分作为一个split

所以，map数是2，第一个分片的大小为50，第二个分片的大小为50。

　　若mapred.map.tasks的值为1，则splitSize的大小为64，map数目同样是2，第一个分片的大小为64，第二个分片的大小为36。