MapReduce文件切分个数计算方法

Hadoop的MapReduce计算的第一个阶段是InputFormat处理的，先将文件进行切分，然后将每个切分传递给每个Map任务来执行，本文阐述切分个数，也就是Map任务数目的计算方法； Hadoop首先会计算每个切分的大小，然后使用文件总大小/每个切分的大小来决定划分的总

Hadoop的MapReduce计算的第一个阶段是InputFormat处理的，先将文件进行切分，然后将每个切分传递给每个Map任务来执行，本文阐述切分个数，也就是Map任务数目的计算方法；

Hadoop首先会计算每个切分的大小，然后使用”文件总大小/每个切分的大小“来决定划分的总数，如果不足一个切分的大小，则当做1个；

在org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat中给出了计算每个划分大小的方法：

  protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize,
                                       long blockSize) {
    return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));
  }

其中几个变量的解释如下：

• blockSize：HDFS存储的基本单元，默认为64MB或者128MB；
• minSize：由用户设置的最小切分大小，配置项为mapred.min.split.size；
• goalSize：计算公式为"文件总大小/用户设定的Map任务个数"，即用户间接期望的大小；

由此可以推断出选定策略：

• 划分大小为blockSize：blockSize小于用户期望的大小，比用户设定的最小值要大；也就是说如果用户设定的最小值太小的话，会使用block size作为划分大小；
• 划分大小为goalSize：用户设定了Map的任务数目，那么即使算出来的划分大小比block size小也会使用，这个时候出现了两个用户设定值：最小值和期望值，hadoop会选择两者中大的那个；
• 划分大小为minSize：如果用户期望的值，还有blocksize只都比用户设定的最小值要小，那么就会使用这个最小值；

针对这几个值，用户可以根据输入数据的情况，合理的设置mapred.min.split.size和map.tasks.size来实现优化，InputSplit和blockSize相同是非常好的一种方法，因为不需要拆分block了.

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