`
zhangxiong0301
  • 浏览: 359724 次
社区版块
存档分类
最新评论

HADOOP中设置map个数

 
阅读更多

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。

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

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 plaincopy
 
  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

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。

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。

 

参考资料

http://yaseminavcular.blogspot.com/2011/06/how-to-set-number-of-maps-with-hadoop.html

http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/release-0.20.205.0

分享到:
评论

相关推荐

    hadoop中map/reduce

    《hadoop搭建与eclipse开发环境设置.docx》则可能涵盖Hadoop集群的安装部署过程,以及如何在Eclipse中配置Hadoop开发环境,如导入Hadoop相关的库,设置编译路径,以及调试MapReduce程序的方法。 《eclipse.docx》...

    hadoop中文乱码问题

    解决Hadoop中文乱码问题的关键在于识别和匹配数据的正确编码,并在Hadoop组件和工具中设置相应的编码选项。在实际操作中,可能需要结合日志信息和源码调试来定位问题。同时,建立良好的编码规范,统一数据的编码格式...

    hadoop map-reduce turorial

    在Hadoop Map-Reduce中,输入数据被划分为小块,每个块被分配给不同的Map任务处理。Map任务将处理后的结果输出,这些输出会被排序后分配给Reduce任务进一步处理。最终,Reduce任务将整合的数据写回到文件系统中,...

    Hadoop源代码分析(MapTask)

    Hadoop的MapTask类是Hadoop MapReduce框架中的一部分,负责执行Map任务。MapTask类继承自Task类,是MapReduce框架中的一个重要组件。本文将对MapTask类的源代码进行分析,了解其内部机制和实现细节。 MapTask类的...

    Hadoop-MindMap 技术全解

    在Hadoop-MindMap技术全解中,我们首先接触到的是安装配置部分。这部分会涉及操作系统的选择、网络环境的设置、Java环境的安装、以及Hadoop配置文件的编辑。Hadoop可以在多种操作系统上安装,以Linux为例,需要配置...

    hadoop map reduce 中文教程

    3. **配置 Hadoop 环境变量**:在系统中设置 HADOOP_HOME 环境变量,并将 bin 目录添加到 PATH 环境变量中。 4. **配置 core-site.xml 和 hdfs-site.xml**:根据实际需求修改 Hadoop 的配置文件,如设置 HDFS 的地址...

    炼数成金hadoop完整课件(8)

    在"炼数成金hadoop完整课件(8)"中,你将深入学习这两个组件以及相关的生态系统。 1. **Hadoop分布式文件系统(HDFS)**:HDFS是Hadoop的基础,是一个高度容错性的文件系统,设计时考虑了硬件故障的常态。HDFS将大...

    最高气温 map reduce hadoop 实例

    总结起来,这个“最高气温 map reduce hadoop 实例”展示了如何利用Hadoop MapReduce框架处理和分析大量气温数据,寻找全局的最高气温。通过理解MapReduce的工作流程,以及如何编写和运行对应的Mapper和Reducer代码...

    hadoop几个实例

    Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架,它允许在大规模集群中高效处理和存储海量数据。这个压缩包文件包含的"hadop实用案例"很可能是为了帮助初学者理解和应用Hadoop技术。以下是关于Hadoop的一些...

    远程调用执行Hadoop Map/Reduce

    远程调用执行Hadoop Map/Reduce主要涉及以下几个方面: 1. **Hadoop客户端**:开发人员通常使用Hadoop的Java API来编写MapReduce程序。客户端包含了提交作业到集群、监控作业状态和获取结果的功能。例如,`Job`类...

    Hadoop-MindMap-思维导图-读书笔记

    Hadoop-MindMap-思维导图-读书笔记

    第02节:hadoop精讲之map reduce原理及代码.pdf

    3. Shuffle阶段:Hadoop框架将所有Map任务输出的中间键值对进行排序和分组,以便所有具有相同键的值被发送到同一个Reduce任务。 4. Reduce阶段:Reduce任务对具有相同键的中间值进行归约操作,最终输出结果数据。 5....

    Hadoop Map Reduce教程

    1. **输入分片**:首先,输入的数据被分成多个分片(split),每个分片由一个 Map 任务处理。 2. **Map 阶段**: - 输入键值对:通常是从文件中读取的键值对。 - 处理逻辑:Map 函数根据特定的业务逻辑处理键值对...

    Map-Reduce原理体系架构和工作机制,eclipse与Hadoop集群连接

    此外,通过Eclipse与Hadoop集群的有效连接,开发者可以在本地环境中轻松地编写、测试和调试Map-Reduce程序,进而提高开发效率。在实际应用中,Map-Reduce已经被广泛应用于搜索引擎索引构建、社交网络数据分析、金融...

    Hadoop2.7.1中文文档

    Hadoop2.7.1是Hadoop发展中的一个重要版本,它在前一个版本的基础上进行了一系列的优化和改进,增强了系统的稳定性和性能。这个压缩包文件包含的是Hadoop2.7.1的中文文档,对于学习和理解Hadoop的运作机制、配置以及...

    Hadoop 2.7.1 中文文档

    10. **安全性**:在Hadoop 2.7.1中,安全性也是一个重要的主题,包括Kerberos认证、访问控制列表(ACLs)和安全模式,确保了在大规模集群中的数据安全。 通过阅读这份Hadoop 2.7.1的中文文档,无论是初学者还是经验...

    hadoop Join代码(map join 和reduce join)

    本文将深入探讨Map JOIN和Reduce JOIN两种在Hadoop中实现JOIN的方法,并通过代码示例来阐述它们的工作原理。 1. Map JOIN: Map JOIN在Hadoop中主要应用于小表与大表的连接。小表的数据可以完全加载到内存中,而大...

    Hadoop Map-Reduce教程

    在 Hadoop Map-Reduce 中,数据处理过程主要分为两个阶段:**Map 阶段** 和 **Reduce 阶段**。 ##### Map 阶段 Map 函数接收输入数据块,并将其转换为一系列键值对。这一阶段的主要任务是对输入数据进行预处理,...

    hadoop中文文档

    5. **Hadoop集群设置**:部署Hadoop集群涉及配置多个节点,包括设置HDFS和MapReduce的配置参数,如副本数量、内存分配等。集群中的节点可以通过Hadoop的ResourceManager和NodeManager进行管理和监控。 6. **Hadoop...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics