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如何在hadoop中控制map的个数

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    hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素。

     为了方便介绍,先来看几个名词:

block_size : hdfs的文件块大小,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置

total_size : 输入文件整体的大小

input_file_num : 输入文件的个数


(1)默认map个数

     如果不进行任何设置,默认的map个数是和blcok_size相关的。

     default_num = total_size / block_size;


(2)期望大小

     可以通过参数mapred.map.tasks来设置程序员期望的map个数,但是这个个数只有在大于default_num的时候,才会生效。

     goal_num = mapred.map.tasks;


(3)设置处理的文件大小

     可以通过mapred.min.split.size 设置每个task处理的文件大小,但是这个大小只有在大于block_size的时候才会生效。

     split_size = max(mapred.min.split.size, block_size);

     split_num = total_size / split_size;


(4)计算的map个数

compute_map_num = min(split_num,  max(default_num, goal_num))


     除了这些配置以外,mapreduce还要遵循一些原则。 mapreduce的每一个map处理的数据是不能跨越文件的,也就是说min_map_num >= input_file_num。 所以,最终的map个数应该为:

     final_map_num = max(compute_map_num, input_file_num)


     经过以上的分析,在设置map个数的时候,可以简单的总结为以下几点:

(1)如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值。

(2)如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值。

(3)如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2。



配置同时运行多少个map

 mapreduce.job.running.map.limit    hadoop(2.6.0)以后



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