hadoop 分片與分塊，map task和reduce task的理解

分塊：Block

　　HDFS存儲系統中，引入了文件系統的分塊概念（block），塊是存儲的最小單位，HDFS定義其大小為64MB。與單磁盤文件系統相似，存儲在 HDFS上的文件均存儲為多個塊，不同的是，如果某文件大小沒有到達64MB，該文件也不會占據整個塊空間。在分布式的HDFS集群上，Hadoop系統保證一個塊存儲在一個datanode上。

　　把File劃分成Block，這個是物理上真真實實的進行了劃分，數據文件上傳到HDFS里的時候，需要劃分成一塊一塊，每塊的大小由hadoop-default.xml里配置選項進行劃分。一個大文件可以把劃分后的所有塊存儲到同一個磁盤上，也可以在每個磁盤上都存在這個文件的分塊。

這個就是默認的每個塊64M：

<property>  <name>dfs.block.size</name>  <value>67108864</value>  <description>The default block size for new files.</description>  
</property>  

數據劃分的時候有冗余，即進行備份，個數是由以下配置指定的。具體的物理劃分步驟由Namenode決定。

<property>  
  <name>dfs.replication</name>  
  <value>3</value>  
  <description>Default block replication.   
  The actual number of replications can be specified when the file is created.  
  The default is used if replication is not specified in create time.  
  </description>  
</property>  

分片：splits

　　由InputFormat這個接口來定義的，其中有個getSplits方法。這里有一個新的概念：fileSplit。每個map處理一個fileSplit，所以有多少個fileSplit就有多少個map（map數并不是單純的由用戶設置決定的）。

我們來看一下hadoop分配splits的源碼：

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long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
long minSize = Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size", 1), minSplitSize);

for (FileStatus file: files) {
  Path path = file.getPath();
  FileSystem fs = path.getFileSystem(job);
  if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) { 
    long blockSize = file.getBlockSize();
    long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
    
    long bytesRemaining = length;
    while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
      String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
      splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, splitHosts));
      bytesRemaining -= splitSize;
    }

    if (bytesRemaining != 0) {
      splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
    }
  } else if (length != 0) {
    String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);
    splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts));
  } else { 
    //Create empty hosts array for zero length files
    splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
  }
}

return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);

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

totalSize：是整個Map-Reduce job所有輸入的總大小。

numSplits：來自job.getNumMapTasks()，即在job啟動時用org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)設置的值，給M-R框架的Map數量的提示。

goalSize：是輸入總大小與提示Map task數量的比值，即期望每個Mapper處理多少的數據，僅僅是期望，具體處理的數據數由下面的computeSplitSize決定。

minSplitSize：默認為1，可由子類復寫函數protected void setMinSplitSize(long minSplitSize) 重新設置。一般情況下，都為1，特殊情況除外。

minSize：取的1和mapred.min.split.size中較大的一個。

blockSize：HDFS的塊大小，默認為64M，一般大的HDFS都設置成128M。

splitSize：就是最終每個Split的大小，那么Map的數量基本上就是totalSize/splitSize。

接下來看看computeSplitSize的邏輯：首先在goalSize（期望每個Mapper處理的數據量）和HDFS的block size中取較小的，然后與mapred.min.split.size相比取較大的。

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　　一個片為一個splits，即一個map，只要搞清楚片的大小，就能計算出運行時的map數。而一個split的大小是由goalSize, minSize, blockSize這三個值決定的。computeSplitSize的邏輯是，先從goalSize和blockSize兩個值中選出最小的那個（比如一般不設置map數，這時blockSize為當前文件的塊size，而goalSize是文件大小除以用戶設置的map數得到的，如果沒設置的話，默認是1），在默認的大多數情況下，blockSize比較小。然后再取blockSize和minSize中最大的那個。而minSize如果不通過”mapred.min.split.size”設置的話（”mapred.min.split.size”默認為0），minSize為1，這樣得出的一個splits的size就是blockSize，即一個塊一個map，有多少塊就有多少map。

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input_file_num : 輸入文件的個數
（1）默認map個數
如果不進行任何設置，默認的map個數是和blcok_size相關的。
default_num = total_size / block_size;
（2）期望大小
可以通過參數
mapred.map.tasks來設置程序員期望的map個數，但是這個個數只有在大于default_num的時候，才會生效。
goal_num =mapred.map.tasks;
（3）設置處理的文件大小
可以通過mapred.min.split.size 設置每個task處理的文件大小，但是這個大小只有在大于
block_size的時候才會生效。
split_size = max(
mapred.min.split.size,
block_size);split_num = total_size / split_size;
（4）計算的map個數
compute_map_num = min(split_num, max(default_num, goal_num))
除了這些配置以外，mapreduce還要遵循一些原則。 mapreduce的每一個map處理的數據是不能跨越文件的，也就是說max_map_num <= input_file_num。 所以，最終的map個數應該為：
final_map_num = min(compute_map_num, input_file_num)
經過以上的分析，在設置map個數的時候，可以簡單的總結為以下幾點：
（1）如果想增加map個數，則設置mapred.map.tasks 為一個較大的值。
（2）如果想減小map個數，則設置mapred.min.split.size 為一個較大的值。

map task

如何調整map數量：

有了2的分析，下面調整Map的數量就很容易了。

減小Map-Reduce job 啟動時創建的Mapper數量

當處理大批量的大數據時，一種常見的情況是job啟動的mapper數量太多而超出了系統限制，導致Hadoop拋出異常終止執行。解決這種異常的思路是減少mapper的數量。具體如下：

　　輸入文件size巨大，但不是小文件

　　這種情況可以通過增大每個mapper的input size，即增大minSize或者增大blockSize來減少所需的mapper的數量。增大blockSize通常不可行，因為當HDFS被hadoop namenode -format之后，blockSize就已經確定了（由格式化時dfs.block.size決定），如果要更改blockSize，需要重新格式化HDFS，這樣當然會丟失已有的數據。所以通常情況下只能通過增大minSize，即增大mapred.min.split.size的值。

　　輸入文件數量巨大，且都是小文件

　　所謂小文件，就是單個文件的size小于blockSize。這種情況通過增大mapred.min.split.size不可行，需要使用FileInputFormat衍生的CombineFileInputFormat將多個input path合并成一個InputSplit送給mapper處理，從而減少mapper的數量。具體細節稍后會更新并展開。

增加Map-Reduce job 啟動時創建的Mapper數量

增加mapper的數量，可以通過減小每個mapper的輸入做到，即減小blockSize或者減小mapred.min.split.size的值。

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參考資料：

http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7440111

http://blog.csdn.net/clerk0324/article/details/50887866

http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/20068731

?http://zhidao.baidu.com/link?url=fLPxBdClbJ0R0-VGGiSbXR4bx9tlhadShKNYQ76CNrShD7Q7zsxr5b_df9gl7l5LA3VsXTkbeTvtOlj1fQY_yNx7bzopbfrW_tSbzN2J6Se