MapReduce——数据切片与MapTask并行度决定机制

MapReduce------数据切片与MapTask并行度决定机制

MapReduce 数据切片和 Map 任务的并行度决定机制是 MapReduce 框架中两个重要的概念，它们直接影响作业的执行效率和性能。

1.数据切片（`Data Splits`）

数据切片是指将输入数据拆分成更小的块或片段，以便并行处理。
在 MapReduce 中，数据切片是由 InputFormat 定义的，InputFormat 是负责将输入数据 逻辑上分成独立的块并交给 Map 任务处理的组件。
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
数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储
数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask。
数据切片的大小取决于多个因素，包括文件的大小、输入格式以及 Hadoop 配置中的一些参数。
通常情况下，数据切片的大小会被设置为 HDFS 块大小的整数倍，以便尽可能地利用 Hadoop 分布式文件系统的数据复制和数据本地性特性。

2.并行度问题

MapTask 的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。

思考：

1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。
那么1K的数据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？
MapTask并行任务是否越多越好呢？
哪些因素影响了MapTask并行度？

3.`Map` 任务的并行度决定机制

Map 任务的并行度取决于数据切片的数量和集群的可用资源。
在运行时，MapReduce 框架会为每个数据切片启动一个 Map 任务，这些任务可以并行执行。
但是，并不是每个数据切片都会有一个独立的 Map 任务，因为有时候数据切片的数量可能会超过集群中可用的 Map 任务槽（slots）数量。
在 Hadoop 中，默认情况下，一个数据切片会有一个 Map 任务来处理，但是这个规则并不是绝对的。
有时候，框架可能会选择将多个数据切片分配给一个 Map 任务，以减少任务启动和管理的开销。这种情况下，一个 Map 任务会处理多个数据切片，但是任务的处理时间可能会更长。
Map 任务的并行度也受到集群资源的限制，包括可用的计算节点数量、每个节点的 CPU 和内存资源等。
如果集群资源有限，那么可能无法同时启动足够数量的 Map 任务，这样就会影响作业的并行度和执行效率。

4.`TextInputFormat`

`FileInputFormat` 实现类

思考：在运行MapReduce 程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。
那么，针对不同的数据类型，MapReduce是如何读取这些数据的呢？
FileInputFormat 常见的接口实现类包括TextInputFormatKeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat 和自定义 InputFormat 等。

TextInputFormat 是 Hadoop 中的一种输入格式类，用于处理文本文件。它将文本文件视为一系列的行（即文本文件中的每一行都作为一个记录），并将每行作为一个键值对的键，其中键是文件中的偏移量（即行在文件中的位置），值是文本行内容。

工作原理

TextInputFormat 的工作原理如下：

切片： 切片是输入数据在 MapReduce 作业中的基本处理单元。 TextInputFormat 默认按文件进行切片，每个文件作为一个切片。(大量小文件则处理效率很低)因此，如果输入目录包含多个文件，每个文件将会被视为一个独立的切片。
记录读取： 在每个切片内部，TextInputFormat 会将文本文件按行进行读取。它将每一行文本作为一个记录，并将文件中的偏移量作为记录的键。因此，每个键值对的键是一个长整型数值，表示文本行在文件中的位置；值是一个字符串，表示文本行的内容。
生成键值对： TextInputFormat 将每一行文本转换为一个键值对，其中键是文件中的偏移量，值是文本行内容。
传递给 Mapper： 生成的键值对将会作为 Mapper 的输入。Mapper 将会按照用户定义的逻辑对每个键值对进行处理，并生成中间结果。

示例

假设有一个文本文件包含以下内容：

Hello, world!
This is a sample text file.

使用 TextInputFormat 作为输入格式，该文件将被切分为两个记录（即两行文本），每个记录将被表示为一个键值对：

键：0，值："Hello, world!"
键：15，值："This is a sample text file."

这些键值对将作为 Mapper 的输入，并根据用户定义的逻辑进行处理。例如，可以编写一个 Mapper，计算每个单词出现的次数，然后将结果传递给 Reducer 进行进一步处理。

5.CombineTextInputFormat 切片机制

框架默认的TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个 MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。

CombineTextInputFormat 是 Hadoop 中的一个输入格式类，用于处理文本文件。CombineTextInputFormat 用于小文件过多的场景，它的主要特点是将小文件进行合并，并生成更大的数据块，从而减少作业的 Map 任务数量，提高作业的执行效率。

与普通的 TextInputFormat 不同，CombineTextInputFormat 旨在减少由于小文件过多而导致的 Map 任务数量过多、任务启动慢、作业执行效率低下等问题。

切片机制详解

CombineTextInputFormat 的切片机制主要有以下特点：

按文件大小切片： 与普通的 TextInputFormat 类似，CombineTextInputFormat 也是按文件为单位进行切片的。每个输入文件都被视为一个独立的切片。
按行切片： 在文件内部，CombineTextInputFormat 将文件按行进行切片，与 TextInputFormat 相同。每行文本将被视为一个记录，并生成一个键值对。
合并小文件： CombineTextInputFormat 的一个关键特性是它会尝试合并小文件 ，生成更大的切片。这样可以减少作业中 Map 任务的数量，提高作业的执行效率。合并小文件的具体方式取决于两个参数的配置：
- mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize：指定切片的最小大小。如果一个小文件的大小小于该阈值，它将会被合并到其他切片中。
- mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize：指定切片的最大大小。如果一个文件过大，超过了该阈值，它将被拆分成更小的切片。
根据输入目录中文件的大小动态调整切片： CombineTextInputFormat 会根据输入目录中文件的大小动态调整切片的大小和数量，以尽可能地合并小文件。

示例

假设有一个输入目录包含了多个小文件，每个文件都是几百 KB 大小。如果使用 CombineTextInputFormat 作为输入格式，并设置了合适的参数，那么它会将这些小文件合并成更大的切片，并将其作为一个整体交给 Map 任务进行处理。这样做可以大大减少作业中 Map 任务的数量，提高作业的执行效率。

总之，CombineTextInputFormat 的切片机制通过合并小文件，生成更大的切片，从而减少作业的 Map 任务数量，提高作业的执行效率，特别适用于处理大量小文件的场景。

通过合并小文件并生成更大的切片，CombineTextInputFormat 可以减少作业中 Map 任务的数量，从而提高作业的执行效率。同时，它也能够更好地利用 Hadoop 分布式文件系统的数据本地性特性，减少数据传输的开销。

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