Hadoop3 - MapReduce 并行机制

一、MapReduce 并行机制

MapReduce 并行分为 Map 阶段并行 和 Reduces 阶段并行，其中Reduces 阶段并行 是可以直接手动设置：

job.setNumReduceTasks(4);
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但是 Map 阶段的并行好像没有这种直接设置数量的参数给我们，那正常处理文件 Map 阶段的并行是怎么分割呢。

Map 阶段并行度是由客户端在提交job时决定的，即客户端提交job之前会对待处理数据进行逻辑切片。切片完成会形成切片规划文件，每个逻辑切片最终对应启动一个 MapTask。

逻辑切片机制由 FileInputFormat 实现类的 getSplits() 方法完成。

其中拆分过程大致为：

找出指定输入目录下的每个文件的大小，对每个文件进行 block（默认 128M） 大小的分割，如果 <= block 的部分也会单独分割成一个，比如指定输入目录下有两个文件：

file1（300M）
file2（100M）

则会拆分成 :

file1.split1(0 - 128M)
file1.split2(128 - 256M)
file1.split3(256 - 300M)
file2.split1(0 - 100M)

总共 4 个 MapTask 进行处理。

其中设计到三个重要的参数：minSize、maxSize、blockSize，其中真正的切片大小，则是根据下面方式选择出来的

Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
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修改 blockSize 的大小，可以修改 hdfs-site.xml 文件：

<property>
	<name>dfs.block.sizename>
	<value>268435456value>
property>
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4