记Hadoop2.5.0线上mapreduce任务执行map任务划分的一次问题解决-优快云博客

针对一个执行时间过长的MapReduce任务，通过调整输入文件的划分策略，解决了因压缩格式导致的任务划分失败问题。

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

前言

近日在线上发现有些mapreduce作业的执行时间很长，我们需要解决这个问题。输入文件的大小是5G，采用了lzo压缩，整个集群的默认block大小是128M。本文将详细描述这次线上问题的排查过程。

现象

线上有一个脚本，为了便于展示，我将这个脚本重新copy了一份并重命名为zzz。这个脚本实际是使用Hadoop streaming运行一个mapreduce任务，在线上执行它的部分输出内容如下：

可以看到map任务划分为1个。这个执行过程十分漫长，我将中间的一些信息省略，map与reduce任务的执行进度如下：

[python] view plain copy

16/05/16 10:22:16 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
16/05/16 10:22:32 INFO mapreduce.Job: map 1% reduce 0%
。。。
16/05/16 10:44:14 INFO mapreduce.Job: map 99% reduce 0%
16/05/16 10:44:20 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
16/05/16 10:44:33 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 2%
16/05/16 10:44:34 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 19%
。。。
16/05/16 10:44:57 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 99%
16/05/16 10:44:58 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%

从以上内容可以看到map任务执行一共耗时22分钟左右，而reduce任务只耗用了30多秒。

分析

根据以上现象分析，我们知道耗时主要发生在map任务执行的阶段。我们首先查看下这个map任务的输入内容，看到它的大小为5GB且使用lzo压缩：

如此大的输入仅仅在一个map任务中处理显然是进度缓慢的主要原因，我们需要对mapreduce的任务划分进行干预。我们查看下mapreduce任务的InputFormat，以便确定干预的手段，打开我们的脚本其中有以下代码片段：

[python] view plain copy

hadoop jar $streaming_jar \
-D mapred.reduce.tasks=30 \
-D mapreduce.job.maps=100 \
-D mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=100000000 \
-inputformat TextInputFormat \
-file mr.py \
-input $member_input \
-output $output \
-mapper "python mr.py map" \
-reducer "python mr.py reduce"

我们看到甚至在脚本中还配置了mapreduce.job.maps，根据《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》一文的分析，我们知道此参数实际不会对map任务划分产生任何影响。查看到mapreduce作业的input format是TextInputFormat，TextInputFormat的实现见代码清单1。

代码清单1 TextInputFormat的实现

[java] view plain copy

/** An {@link InputFormat} for plain text files. Files are broken into lines.
* Either linefeed or carriage-return are used to signal end of line. Keys are
* the position in the file, and values are the line of text.. */
@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {
//省略无关代码
@Override
protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
final CompressionCodec codec =
new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file);
if (null == codec) {
return true;
}
return codec instanceof SplittableCompressionCodec;
}
}

我们看到TextInputFormat继承了FileInputFormat，因而根据《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》一文的内容，真正影响使用FileInputFormat的map任务划分的参数有：

dfs.blockSize
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

我们首先来看看dfs.blockSize的大小，由于参数使用了Hadoop集群的默认配置，查看信息如下：

可以看到blockSize的大小是128M，我们不太可能为了一个mapreduce任务去更改整个Hadoop集群的配置，所以我们的重点讲放在后两个参数上。按照《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》一文的分析，我对mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize和mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize的大小进行了各种尝试，但在运行的过程中发现map任务数量依然只有一个。难道我之前文章的内容分析的有问题？我一度陷入困境。

我休息了一会，重新查看代码清单1，发现TextInputFormat的isSplitable方法。isSplitable方法用于判断TextInputFormat是否可以进行map任务划分。由于输入文件是经过sqoop从关系型数据库抽取的，采用了lzo进行压缩，而Hadoop默认不支持压缩算法lzo，需要单独安装hadoop-lzo，查看Hadoop集群配置，发现我们之前已经做好了这方面的工作。

[html] view plain copy

<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
<source>core-site.xml</source>
</property>

这说明TextInputFormat的isSplitable方法在从压缩算法工厂类CompressionCodecFactory中获取到的CompressionCodec不为null，那么TextInputFormat是否支持map任务划分就取决于com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec是否实现了SplittableCompressionCodec接口。我们看看com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec的实现：

[java] view plain copy

/**
* A {@link org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec} for a streaming
* <b>lzo</b> compression/decompression pair.
* http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/
*
*/
public class LzoCodec extends org.anarres.lzo.hadoop.codec.LzoCodec {
}

看来com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec继承了org.anarres.lzo.hadoop.codec.LzoCodec，再来看看org.anarres.lzo.hadoop.codec.LzoCodec：

[java] view plain copy

/**
* A {@link org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec} for a streaming
* <b>lzo</b> compression/decompression pair.
* http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/
*
*/
public class LzoCodec extends Configured implements CompressionCodec {

可以看到org.anarres.lzo.hadoop.codec.LzoCodec直接实现了CompressionCodec，并没有实现SplittableCompressionCodec接口，SplittableCompressionCodec接口实际也继承了CompressionCodec接口：[java] view plain copy