深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量

短命女 2022-07-17 04:38 190阅读 0赞

很多文档中描述，Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize，那么会造成启动的Mapper等于文件的数量（即每个文件都占据了一个block），那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃。这些逻辑确实是正确的，但都是在默认情况下的逻辑。其实如果进行一些客户化的设置，就可以控制了。

在Hadoop中，设置Map task的数量不像设置Reduce task数量那样直接，即：不能够通过API直接精确的告诉Hadoop应该启动多少个Map task。

你也许奇怪了，在API中不是提供了接口org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)吗？这个值难道不可以设置Map task的数量吗？这个API的确没错，在文档上解释”Note: This is only a hint to the framework.“，即这个值对Hadoop的框架来说仅仅是个提示，不起决定性的作用。也就是说，即便你设置了，也不一定得到你想要的效果。

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### 1. InputFormat介绍 ###

在具体设置Map task数量之前，非常有必要了解一下与Map-Reduce输入相关的基础知识。

这个接口（org.apache.hadoop.mapred.InputFormat）描述了Map-Reduce job的输入规格说明（input-specification），它将所有的输入文件分割成逻辑上的InputSplit，每一个InputSplit将会分给一个单独的mapper；它还提供RecordReader的具体实现，这个Reader从逻辑的InputSplit上获取input records并传给Mapper处理。

InputFormat有多种具体实现，诸如**FileInputFormat**（处理基于文件的输入的基础抽象类）, **DBInputFormat**（处理基于数据库的输入，数据来自于一个能用SQL查询的表）,**KeyValueTextInputFormat**（特殊的FineInputFormat，处理Plain Text File，文件由回车或者回车换行符分割成行，每一行由key.value.separator.in.input.line分割成Key和Value），CompositeInputFormat，DelegatingInputFormat等。在绝大多数应用场景中都会使用FileInputFormat及其子类型。

通过以上的简单介绍，我们知道InputFormat决定着InputSplit，每个InputSplit会分配给一个单独的Mapper，**因此InputFormat决定了具体的Map task数量**。

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### 2. FileInputFormat中影响Map数量的因素 ###

在日常使用中，FileInputFormat是最常用的InputFormat，它有很多具体的实现。以下分析的影响Map数量的因素仅对FileInputFormat及其子类有效，其他非FileInputFormat可以去查看相应的 getSplits(JobConf job, int numSplits) 具体实现即可。

请看如下代码段（摘抄自org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits，hadoop-0.20.205.0源代码）：

**\[java\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  **long** goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);  
2.  **long** minSize = Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size", 1), minSplitSize);  
3.    
4.  **for** (FileStatus file: files) \{  
5.    Path path = file.getPath();  
6.    FileSystem fs = path.getFileSystem(job);  
7.    **if** ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) \{   
8.      **long** blockSize = file.getBlockSize();  
9.      **long** splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);  
10.       
11.     **long** bytesRemaining = length;  
12.     **while** (((**double**) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT\_SLOP) \{  
13.       String\[\] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);  
14.       splits.add(**new** FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, splitHosts));  
15.       bytesRemaining -= splitSize;  
16.     \}  
17.   
18.     **if** (bytesRemaining != 0) \{  
19.       splits.add(**new** FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations\[blkLocations.length-1\].getHosts()));  
20.     \}  
21.   \} **else** **if** (length != 0) \{  
22.     String\[\] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);  
23.     splits.add(**new** FileSplit(path, 0, length, splitHosts));  
24.   \} **else** \{   
25.     //Create empty hosts array for zero length files  
26.     splits.add(**new** FileSplit(path, 0, length, **new** String\[0\]));  
27.   \}  
28. \}  
29.   
30. **return** splits.toArray(**new** FileSplit\[splits.size()\]);  
31.   
32. **protected** **long** computeSplitSize(**long** goalSize, **long** minSize, **long** blockSize) \{  
33.     **return** Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));  
34. \}

totalSize：是整个Map-Reduce job所有输入的总大小。

numSplits：来自job.getNumMapTasks()，即在job启动时用org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值，给M-R框架的Map数量的提示。

goalSize：是输入总大小与提示Map task数量的比值，即期望每个Mapper处理多少的数据，仅仅是期望，具体处理的数据数由下面的computeSplitSize决定。

minSplitSize：默认为1，可由子类复写函数protected void setMinSplitSize(long minSplitSize) 重新设置。*一般情况下，都为1，特殊情况除外*。

minSize：取的1和mapred.min.split.size中较大的一个。

blockSize：HDFS的块大小，默认为64M，一般大的HDFS都设置成128M。

splitSize：就是最终每个Split的大小，那么Map的数量基本上就是totalSize/splitSize。

接下来看看computeSplitSize的逻辑：**首先在goalSize（期望每个Mapper处理的数据量）和HDFS的block size中取较小的，然后与mapred.min.split.size相比取较大的**。

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### 3. 如何调整Map的数量 ###

有了2的分析，下面调整Map的数量就很容易了。

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### 3.1 减小Map-Reduce job 启动时创建的Mapper数量 ###

当处理大批量的大数据时，一种常见的情况是job启动的mapper数量太多而超出了系统限制，导致Hadoop抛出异常终止执行。解决这种异常的思路是减少mapper的数量。具体如下：

#### 3.1.1 输入文件size巨大，但不是小文件 ####

这种情况可以通过增大每个mapper的input size，即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。增大blockSize通常不可行，因为当HDFS被hadoop namenode -format之后，blockSize就已经确定了（由格式化时dfs.block.size决定），如果要更改blockSize，需要重新格式化HDFS，这样当然会丢失已有的数据。所以通常情况下只能通过增大minSize，即增大***mapred.min.split.size***的值。

#### 3.1.2 输入文件数量巨大，且都是小文件 ####

所谓小文件，就是单个文件的size小于blockSize。这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行，需要使用FileInputFormat衍生的CombineFileInputFormat将多个input path合并成一个InputSplit送给mapper处理，从而减少mapper的数量。具体细节稍后会更新并展开。

### 3.2 增加Map-Reduce job 启动时创建的Mapper数量 ###

增加mapper的数量，可以通过减小每个mapper的输入做到，即减小blockSize或者减小mapred.min.split.size的值

[view plain]: http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7440111#