MapReduce框架原理
MapReduce框架原理
![框架](/2024/05/27/MapReduce%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%8E%9F%E7%90%86/框架.png)
切片与MapTask并行度决定机制
数据块:Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。
数据切片:数据切片只是在逻辑上对输入进行分片,并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位,一个切片会对应启动一个MapTask。
1)一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定
2)每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理
3)默认情况下,切片大小=BlockSize
4)切片时不考虑数据集整体,而是逐个针对每一个文件单独切片
Job提交流程源码解析
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在运行MapReduce程序时,输入的文件格式包括:基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么,针对不同的数据类型FileInputFormat常见的接口实现类包括:TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。
TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量, LongWritable类型。值是这行的内容,不包括任何行终止符(换行符和回车符),Text类型。
框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片,不管文件多小,都会是一个单独的切片,都会交给一个MapTask,这样如果有大量小文件,就会产生大量的MapTask,处理效率极其低下。
CombineTextInputFormat用于小文件过多的场景,它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中,这样,多个小文件就可以交给一个MapTask处理。
生成切片过程包括:虚拟存储过程和切片过程两部分。
(1)虚拟存储过程:
将输入目录下所有文件大小,依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较,如果不大于设置的最大值,逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍,那么以最大值切割一块;当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍,此时将文件均分成2个虚拟存储块(防止出现太小切片)。
(2)切片过程:
(a)判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值,大于等于则单独形成一个切片。
(b)如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并,共同形成一个切片。
(c)测试举例:有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件,则虚拟存储之后形成6个文件块,大小分别为:
1.7M,(2.55M、2.55M),3.4M以及(3.4M、3.4M)
最终会形成3个切片,大小分别为:(1.7+2.55)M,(2.55+3.4)M,(3.4+3.4)M