mapreduce 作业中 map/reduce 个数的计算

1. 问题描述

   当在hadoop集群提交mapreduce作业时，map 和 reduce 的个数是如何计算的？

 

2. map个数的计算

   2.1  map个数的计算和分片大小（splitSize）是有关系的,所以我们先看看splitSize的计算公式：

 long splitSize =   Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
  2.2  计算公式参数说明及源码查看：

   minSize:  Math.max(1, mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize配置的大小 默认是1)

  maxSize: mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 配置的大小，默认为Long.MAX_VALUE

  blockSize: hdfs快的大小，看集群配置 e.g. 128M  

  当我们计算出splitSize后，遍历 FileInputFormat.addInputPath 配置路径中的每个文件，如果文件/ splitSize  > 1.1 ，则取splitSize 作为一个map输入分片，剩下的文件大小 继续判断  文件/ splitSize  > 1.1 ，直到 <= 1.1   ;如果文件/ splitSize  <= 1.1 则 直接将该文件作为一个map输入分片 。 文字表述有点饶，直接上源代码（FileInputFormat类）：

  代码很简单，我大致列了8 个步骤，下面对8个步骤进行说明：

        步骤1：计算minSize，见上面参数说明

        步骤2： 计算maxSize ，见上面参数说明

        步骤3： 遍历FileInputFormat.addInputPath路径中的文件，即我们配置的数据源

        步骤4： 判断文件是否是 可拆分的文件，如果文件不可拆分，则上述的公式不可用，不可拆分的文件包括压缩文件等

        步骤5： 计算splitSize 大小，见上面 splitSize 计算公式

        步骤6： while（剩余文件/ splitSize  > 1.1）  备注：SPLIT_SLOP=1.1 ，如果成立，则splitSize 作为一个map的输入，剩余文件大小：bytesRemaining -= splitSize ；

      步骤7： 跳出步骤6中的while循环后，如果剩余文件不为0，则剩下的文件单独作为一个map的输入

      步骤8： 如果文件是不可分的，则整个文件都当作一个map的输入

 

3. reduce个数的计算

    3.1  决定reduce个数的参数配置      

        reduce的个数，可以直接在client 代码中设置 e.g.  job.setNumReduceTasks(100) ； 即reduce的个数设置为100个,如果我们没有手动配置了，该如何计算呢？

      查看源代码 job.setNumReduceTasks(100)，即配置 JobContext.NUM_REDUCES("mapreduce.job.reduce") 属性为参数n，源码：public void setNumReduceTasks(int n) { setInt(JobContext.NUM_REDUCES, n); } 即reduce的个数等于mapreduce.job.reduce 属性value。该属性的默认值为1，如果想要配置全局值，可以在mapred-site.xml 文件中配置。

 

4. 案例分析

    4.1  输入源（ FileInputFormat.addInputPath）是按天 和 小时 分区的，格式是orc文件(可拆分)，一个小时拆分成2个文件，每个文件都是1M~20M 不等，mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 和mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 都没有配置，hdfs block size 为128M， 每次任务仅仅跑一天的数据。

     根据上述公式 计算可得：

      minSize =1；

      maxSize = Long.MAX.VALUE;  

      blockSize = 134,217,728 (128M);

     那splitSize = 128M;

因为一天的文件有48个，因为每个文件1M~20M,即每个文件用一个map处理，即有48个map

       4.2 mapreduce.job.reduce 在mapred-site.xml 文件中配置为112 ，如下：

      

且client 代码中没有手动设置setNumReduceTasks 数量，即reduce个数应该是112。 分析下后，查看job 的详细信息截图如下：

 和上述分析的一致
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