MapReduce中map并行度优化及源码分析

mapTask并行度的决定机制

　　一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理。

FileInputFormat切片机制

原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html

1、默认切片定义在InputFormat类中的getSplit()方法

2、FileInputFormat中默认的切片机制：

a) 简单地按照文件的内容长度进行切片

b) 切片大小，默认等于hdfs的block大小

c) 切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

比如待处理数据有两个文件：

file1.txt    260M
file2.txt    10M

经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下：

file1.txt.split1--  0~128
file1.txt.split2--  128~260 //如果剩余的文件长度/切片长度<=1.1则会将剩余文件的长度并未一个切片
file2.txt.split1--  0~10M

3、FileInputFormat中切片的大小的参数配置

通过分析源码，在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); 切片主要由这几个值来运算决定。

minsize：默认值：1
   配置参数： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize    

maxsize：默认值：Long.MAXValue
    配置参数：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

blocksize:值为hdfs的对应文件的blocksize

配置读取目录下文件数量的线程数:public static final String LIST_STATUS_NUM_THREADS =
      "mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads";

因此，默认情况下，Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));切片大小=blocksize

maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blocksize小，则会让切片变小。

minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大。

选择并发数的影响因素：

1、运算节点的硬件配置

2、运算任务的类型：CPU密集型还是IO密集型

3、运算任务的数据量

3、hadoop2.6.4源码解析

org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter类

   //得到job的map任务的并行数量
   private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext job,
      Path jobSubmitDir) throws IOException,
      InterruptedException, ClassNotFoundException {
    JobConf jConf = (JobConf)job.getConfiguration();
    int maps;
    if (jConf.getUseNewMapper()) {
      maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
    } else {
      maps = writeOldSplits(jConf, jobSubmitDir);
    }
    return maps;
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  private <T extends InputSplit>
  int writeNewSplits(JobContext job, Path jobSubmitDir) throws IOException,
      InterruptedException, ClassNotFoundException {
    Configuration conf = job.getConfiguration();
    InputFormat<?, ?> input =
     ReflectionUtils.newInstance(job.getInputFormatClass(), conf);
　　　
    List<InputSplit> splits = input.getSplits(job);
    T[] array = (T[]) splits.toArray(new InputSplit[splits.size()]);

    // sort the splits into order based on size, so that the biggest
    // go first
    Arrays.sort(array, new SplitComparator());
    JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf,
        jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array);
    return array.length;
  }

切片计算逻辑,关注红色字体代码即可。

public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
    Stopwatch sw = new Stopwatch().start();
    long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
    long maxSize = getMaxSplitSize(job);

    // generate splits
    List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
    List<FileStatus> files = listStatus(job);
　　 //遍历文件，对每一个文件进行如下处理:获得文件的blocksize,获取文件的长度，得到切片信息(spilt 文件路径，切片编号，偏移量范围)
    for (FileStatus file: files) {
      Path path = file.getPath();
      long length = file.getLen();
      if (length != 0) {
        BlockLocation[] blkLocations;
        if (file instanceof LocatedFileStatus) {
          blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();
        } else {
          FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
          blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
        }
        if (isSplitable(job, path)) {
          long blockSize = file.getBlockSize();
         long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
         long bytesRemaining = length;
          while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
          int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                        blkLocations[blkIndex].getHosts(),
                        blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
            bytesRemaining -= splitSize;
          }

          if (bytesRemaining != 0) {
            int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
                       blkLocations[blkIndex].getHosts(),
                       blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
          }
        } else { // not splitable
          splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts(),
                      blkLocations[0].getCachedHosts()));
        }
      } else {
        //Create empty hosts array for zero length files
        splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
      }
    }
    // Save the number of input files for metrics/loadgen
    job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
    sw.stop();
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()
          + ", TimeTaken: " + sw.elapsedMillis());
    }
    return splits;
  }

 public static final String SPLIT_MINSIZE =
    "mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize";

  public static final String SPLIT_MAXSIZE =
    "mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize";

  long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));

  //保证切分的文件长度最小不得小于1字节
  protected long getFormatMinSplitSize() {
    return 1;
  }

  //如果没有在conf中设置SPLIT_MINSIZE参数，则取默认值1字节。
  public static long getMinSplitSize(JobContext job) {
    return job.getConfiguration().getLong(SPLIT_MINSIZE, 1L);
  }

  //得到切片文件的最大长度
  long maxSize = getMaxSplitSize(job);

  //如果没有在conf中设置SPLIT_MAXSIZE参数，则去默认值Long.MAX_VALUE字节。
  public static long getMaxSplitSize(JobContext context) {
    return context.getConfiguration().getLong(SPLIT_MAXSIZE,
                                              Long.MAX_VALUE);
  }

   //读取指定目录下的所有文件的信息
   List<FileStatus> files = listStatus(job);
   //如果没有指定开启几个线程读取，则默认一个线程去读文件信息，因为存在目录下有上亿个文件的情况，所以有需要开启多个线程加快读取。
   int numThreads = job.getConfiguration().getInt(LIST_STATUS_NUM_THREADS,
        DEFAULT_LIST_STATUS_NUM_THREADS);
   public static final String LIST_STATUS_NUM_THREADS =
      "mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads";
   public static final int DEFAULT_LIST_STATUS_NUM_THREADS = 1;

  //计算切片文件的逻辑大小
  long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
  protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
                                  long maxSize) {
    return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
  }

  private static final double SPLIT_SLOP = 1.1;   // 10% slop
  //判断剩余文件与切片大小的比是否为1.1.
  while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
          int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
          splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                      blkLocations[blkIndex].getHosts(),
                      blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
          bytesRemaining -= splitSize;
    }

map并行度

　　如果job的每个map或者reduce的task的运行时间都只有30-40秒钟(最好每个map的执行时间最少不低于一分钟)，那么就减少该job的map或者reduce数。每一个task的启动和加入到调度器中进行调度，这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间。

　　配置task的JVM重用可以改善该问题：

　　（mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，默认是1，表示一个JVM上最多可以顺序执行的task数目（属于同一个Job）是1。也就是说一个task启一个JVM）。

小文件的场景下，默认的切片机制会造成大量的maptask处理很少量的数据，效率低下：

解决方案：

　　推荐：把小文件存入hdfs之前进行预处理，先合并为大文件后再上传。

　　折中：写程序对hdfs上小文件进行合并再跑job处理。

　　补救措施:如果大量的小文件已经存在hdfs上了，使用combineInputFormate组件，它可以将众多的小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样多个小文件就可以交给一个maptask操作了。