MapReduce任务数量设置与依据_nodemanager能同时运行最大reduce任务数为多少-优快云博客

这是一个非常核心的MapReduce调优问题。设置Map和Reduce任务的数量不是一个固定的数字，而是需要根据数据量、集群资源和业务逻辑来权衡的。

下面我将详细解释如何设置Map和Reduce的数量，以及其背后的依据。

1. Map任务数量的设置

Map任务的数量主要不由用户直接设定，而是由输入数据的大小和分片策略决定的。

核心依据：输入分片

概念：MapReduce在处理数据前，会将输入数据逻辑上划分为多个输入分片。每个分片会启动一个Map任务来处理。
分片大小：分片大小通常由 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 和 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 参数控制，但最直接的影响参数是 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize（默认值为1）和HDFS块大小。
默认行为：默认情况下，分片大小等于HDFS的块大小（比如128MB或256MB）。也就是说，一个128MB的文件，如果HDFS块大小是128MB，它会被存储为一个块，并对应一个Map任务。一个1GB的文件（1024MB）在128MB的块大小下，会被分为8个块，因此会启动8个Map任务。

如何控制和调整？

虽然不能直接设置Map任务数，但可以通过调整分片大小来间接控制。

想增加Map数量（处理大量小文件时有用）：
- 方法：减小分片大小。例如，如果HDFS块大小是128MB，你可以设置最大分片大小为64MB，这样两个分片会对应一个块，Map任务数就会翻倍。
- 命令/参数：-D mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=67108864 （64MB）
想减少Map数量（处理少量超大文件，减少调度开销）：
- 方法：增大分片大小。例如，设置最小分片大小为256MB，这样两个128MB的块会被合并到一个分片中，由一个Map任务处理。
- 命令/参数：-D mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=268435456 （256MB）

特殊情况：大量小文件
这是MapReduce的噩梦。如果有10000个1MB的小文件，默认会产生10000个Map任务，巨大的任务启动和调度开销会严重拖慢作业。解决方案通常是：

使用CombineFileInputFormat：它可以将多个小文件打包到一个分片中，显著减少Map任务数。
预处理：在摄入HDFS前，先将小文件合并成大文件（如SequenceFile）。

总结：Map任务数 ≈ 输入数据总大小 / 分片大小

2. Reduce任务数量的设置

与Map任务不同，Reduce任务的数量完全由用户指定。

设置方法：

编程方式：在驱动代码中设置 job.setNumReduceTasks(int n)
命令行方式：-D mapreduce.job.reduces=10

核心依据：

设置Reduce数量的依据比Map更复杂，需要在负载均衡、开销、容错之间取得平衡。

黄金法则：使每个Reduce任务处理的数据量适中
- 经验值：通常建议每个Reduce任务处理的数据量在1GB以内，比如200MB-800MB是一个比较理想的区间。
- 计算方式：Reduce任务数 ≈ 期望的Reduce端输出数据总量 / 每个Reduce理想处理量
- 例如：如果Map阶段输出数据总共是100GB，你希望每个Reduce处理500MB，那么Reduce任务数可以设置为 100 * 1024 / 500 ≈ 205。
避免极端情况：
- 设置成0：表示没有Reduce阶段，只有Map阶段。适用于只需要过滤、转换，不需要排序和聚合的场景。
- 设置成1：这是最简单的测试方式，但会导致所有数据都被发送到一个节点上进行最终聚合，完全无法利用集群的并行能力，性能极差。
- 设置过多：
  - 缺点1：启动开销大。每个Reduce任务都需要初始化、调度，过多的任务会增加整个作业的运行时间。
  - 缺点2：产生大量小文件。每个Reduce任务会生成一个独立的输出文件（part-r-00000, part-r-00001…）。如果Reduce任务数成千上万，会在HDFS上产生大量小文件，给NameNode带来巨大压力，也影响后续作业的处理。
利用集群资源
- 一个常见的起点是将Reduce任务数设置为 （集群总Reduce槽位数 * 0.95 ~ 1.75）。
  - 0.95：所有任务一结束就能马上进行下一波，充分利用资源，但负载可能不均衡（最后一个完成的任务最慢）。
  - 1.75：第一波任务完成后，速度快的节点可以马上开始第二波任务，有利于负载均衡，但调度开销稍大。
- 你可以通过YARN的ResourceManager Web UI查看集群的可用资源。

一个简单的计算示例：

总数据：Map阶段输出数据为1TB。
集群资源：集群有100个NodeManager，每个节点配置了5个Reduce槽位，总Reduce槽位数为500。
计算：
- 根据数据量：假设我们希望每个Reduce处理500MB数据，则 Reduce任务数 = 1024GB / 0.5GB ≈ 2048个。
- 根据集群资源：500个槽位 * 1.75 = 875个。
权衡：2048个任务可能过多（会产生2048个小文件），而875个可能更合适。这时每个Reduce处理的数据量是 1024GB / 875 ≈ 1.17GB，稍微偏大但可以接受。你可以尝试先设置为875，然后根据实际运行情况（GC时间、任务是否OOM）进行微调。

实践建议总结

Map任务数：优先由输入数据和分片策略自动决定。只有在遇到大量小文件或需要优化时才去调整分片大小。
Reduce任务数：
- 起点：使用 (节点数 * mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum ) * (0.95 ~ 1.75) 作为初始值。在现代YARN中，更关注总容器资源。
- 基准测试：对一个数据子集进行测试。观察作业日志中每个Reduce任务的处理数据量。
- 监控调整：运行作业后，通过监控界面观察：
  - 是否有少数Reduce任务运行时间远长于其他任务（数据倾斜）？这可能需要对Key进行更好的设计。
  - 任务是否因内存不足而失败？可能需要减少每个Reduce的数据量（即增加Reduce数）或调整JVM堆大小。
- 最终输出文件数：记住Reduce任务数会直接影响HDFS上的输出文件数量，这关系到后续步骤的效率。