hadoop输入分片计算(Map Task个数的确定) - 有无之中

　　作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时，调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split。默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片，而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit)。这里要注意，split只是逻辑上的概念，并不对文件做实际的切分。一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间，所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等。每个split由一个Map Task来处理，所以有多少split，就有多少Map Task。下面着重分析这个方法：

1 public List<InputSplit> getSplits(JobContext job
2 ) throws IOException {
3 //getFormatMinSplitSize()：始终返回1
4 //getMinSplitSize(job)：获取” mapred.min.split.size”的值，默认为1
5 long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
6
7 //getMaxSplitSize(job)：获取"mapred.max.split.size"的值，
8 //默认配置文件中并没有这一项，所以其默认值为” Long.MAX_VALUE”，即2^63 – 1
9 long maxSize = getMaxSplitSize(job);
10
11 // generate splits
12 List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
13 List<FileStatus>files = listStatus(job);
14 for (FileStatus file: files) {
15 Path path = file.getPath();
16 FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
17 long length = file.getLen();
18 BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
19 if ((length != 0) && isSplitable(job, path)) {
20 long blockSize = file.getBlockSize();
21 //计算split大小
22 long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
23
24 //计算split个数
25 long bytesRemaining = length; //bytesRemaining表示剩余字节数
26 while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) { //SPLIT_SLOP=1.1
27 int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
28 splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
29 blkLocations[blkIndex].getHosts()));
30 bytesRemaining -= splitSize;
31 }
32
33 if (bytesRemaining != 0) {
34 splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
35 blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
36 }
37 } else if (length != 0) {
38 splits.add(new FileSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts()));
39 } else {
40 //Create empty hosts array for zero length files
41 splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
42 }
43 }
44
45 // Save the number of input files in the job-conf
46 job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
47
48 LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());
49 return splits;
50 }

　　首先计算分片的下限和上限：minSize和maxSize，具体的过程在注释中已经说清楚了。接下来用这两个值再加上blockSize来计算实际的split大小，过程也很简单，具体代码如下：

1 protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
2 long maxSize) {
3 return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
4 }

 

　　接下来就是计算实际的分片个数了。针对每个输入文件，计算input split的个数。while循环的含义如下：

　　a)  文件剩余字节数/splitSize>1.1，创建一个split，这个split的字节数=splitSize，文件剩余字节数=文件大小 - splitSize

　　b)  文件剩余字节数/splitSize<1.1，剩余的部分全都作为一个split(这主要是考虑到，不用为剩余的很少的字节数一些启动一个Map Task)

　　

　　我们发现，在默认配置下，split大小和block大小是相同的。这是不是为了防止这种情况：

一个split如果对应的多个block，若这些block大多不在本地，则会降低Map Task的本地性，降低效率。

 

　　到这里split的划分就介绍完了，但是有两个问题需要考虑：

1、如果一个record跨越了两个block该怎么办？

　　这个可以看到，在Map Task读取block的时候，每次是读取一行的，如果发现块的开头不是上一个文件的结束，那么抛弃第一条record，因为这个record会被上一个block对应的Map Task来处理。那么，第二个问题来了：

2、上一个block对应的Map Task并没有最后一条完整的record，它又该怎么办？

　　一般来说，Map Task在读block的时候都会多读后续的几个block，以处理上面的这种情况。不过这部分的代码我还没有看到，等看到了再补充吧。

 

　　本文基于hadoop1.2.1

　　如有错误，还请指正

　　参考文章：《Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理》 董西成

　　转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/gwgyk/p/4113929.html

 

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