-大数据入门-2-Hadoop-split与block的关系

最新推荐文章于 2021-11-01 22:31:51 发布

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在hadoop中第二种划分是由InputFormat这个接口来定义的，其中有个getSplits方法。这里就有了一个新的不为人熟知的概念：Split。
Split的作用是什么，Split和Block是什么关系，下面就可以说明清楚。
在Hadoop0.1中，split划分是在JobTracker端完成的，发生在JobInitThread对JobInProgress调用inittasks()的时候；而在0.18.3中是由JobClient完成的，JobClient划分好后，把split.file写入hdfs里，到时候jobtracker端只需要读这个文件，就知道Split是怎么划分的了。
第二种划分只是一种逻辑上划分，目的是为了让Map Task更好的获取数据输入，仔细分析如下这个场景：

File 1 : Block11, Block 12, Block 13, Block 14, Block 15
File 2 : Block21, Block 22, Block 23

File1有5个Block，最后一个Block当然可能小于64MB；File2有3个Block

如果用户在程序中指定map tasks的个数，比如说是2（如果不指定的话maptasks个数默认是1），那么在
FileInputFormat(最常见的InputFormat实现）的getSplits方法中，首先会计算totalSize=8(可以对照源码看看，注意getSplits这个函数里的计量单位是Block个数，而不是Byte个数，后面有个变量叫bytesremaining仍然表示剩余的Block个数，有些变量名让人无语），然后会计算goalSize=totalSize/numSplits=4，对于File1，计算一个Split有多少个Block是这样计算的

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

这里minSize是1（说明了一个Split至少包含一个Block，不会出现一个Split包含零点几个Block的情况），计算得出splitSize=4,所以接下来Split划分是这样分的：

Split 1: Block11, Block12, Block13,Block14
Split 2: Block15
Split 3: Block21, Block22, Block23

那用户指定的map个数是2，出现了三个split怎么办？在JobInProgress里其实maptasks的个数是根据Splits的长度来指定的，所以用户指定的map个数只是个参考。可以参看JobInProgress: initTasks()里的代码：

  try {
   splits = JobClient.readSplitFile(splitFile);
  } finally {
   splitFile.close();
  }
  numMapTasks = splits.length;
  maps = new TaskInProgress[numMapTasks];

所以问题就很清晰了，还如果用户指定了20个map作业，那么最后会有8个Split（每个Split一个Block），所以最后实际上就有8个MapTasks，也就是说maptask的个数是由splits的长度决定的。

几个简单的结论：

一个split不会包含零点几或者几点几个Block，一定是包含大于等于1个整数个Block
一个split不会包含两个File的Block,不会跨越File边界
split和Block的关系是一对多的关系
maptasks的个数最终决定于splits的长度

还有一点需要说明，在FileSplit类中，有一项是private String[] hosts;
看上去是说明这个FileSplit是放在哪些机器上的，实际上hosts里只是存储了一个Block的冗余机器列表。
比如上面例子中的Split 1: Block11, Block12, Block13,Block14,这个FileSplit中的hosts里最终存储的是Block11本身和其冗余所在的机器列表，也就是说Block12,Block13,Block14存在哪些机器上没有在FileSplit中记录。

FileSplit中的这个属性有利于调度作业时候的数据本地性问题。如果一个tasktracker前来索取task，jobtracker就会找个task给他，找到一个maptask，得先看这个task的输入的FileSplit里hosts是否包含tasktracker所在机器，也就是判断和该tasktracker同时存在一个机器上的datanode是否拥有FileSplit中某个Block的备份。

转载：https://blog.youkuaiyun.com/soony_007/article/details/12522619