MapTask并行度决定机制、FileInputFormat切片机制、map并行度的经验之谈、ReduceTask并行度的决定、MAPREDUCE程序运行演示(来自学笔记)-阿里云开发者社区

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MapTask并行度决定机制、FileInputFormat切片机制、map并行度的经验之谈、ReduceTask并行度的决定、MAPREDUCE程序运行演示(来自学笔记)

简介: 1.3 MapTask并行度决定机制 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 那么,mapTask并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢?   1.3.1mapTask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,

1.3 MapTask并行度决定机制

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

那么,mapTask并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢?

 

1.3.1mapTask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

 

这段逻辑及形成的切片规划描述文件,FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图:



1.3.2 FileInputFormat切片机制

1、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    320M

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--  128~256

file1.txt.split3--  256~320

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

因此,默认情况下,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,而且就等于配置的这个参数的值

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

 

但是,不论怎么调参数,都不能让多个小文件“划入”一个split

 

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

1.4map并行度的经验之谈

如果硬件配置为2*12core + 64G,恰当的map并行度是大约每个节点20-100个map,最好每个map的执行时间至少一分钟。

l  如果job的每个map或者 reduce task的运行时间都只有30-40秒钟,那么就减少该job的map或者reduce数,每一个task(map|reduce)的setup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[dht1] 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

 

l  如果input的文件非常的大,比如1TB,可以考虑将hdfs上的每个block size设大,比如设成256MB或者512MB

 

 

 

1.5 ReduceTask并行度的决定

reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率,但与maptask的并发数由切片数决定不同,Reducetask数量的决定是可以直接手动设置:

 

//默认值是1,手动设置为4

job.setNumReduceTasks(4);

 

如果数据分布不均匀,就有可能在reduce阶段产生数据倾斜

注意: reducetask数量并不是任意设置,还要考虑业务逻辑需求,有些情况下,需要计算全局汇总结果,就只能有1reducetask

 

尽量不要运行太多的reduce task。对大多数job来说,最好rduce的个数最多和集群中的reduce持平,或者比集群的reduce slots小。这个对于小集群而言,尤其重要。

 

 

1.6 MAPREDUCE程序运行演示

Hadoop的发布包中内置了一个hadoop-mapreduce-example-2.4.1.jar,这个jar包中有各种MR示例程序,可以通过以下步骤运行:

启动hdfs,yarn

然后在集群中的任意一台服务器上启动执行程序(比如运行wordcount):

hadoop jarhadoop-mapreduce-example-2.4.1.jar wordcount /wordcount/data /wordcount/out

 


JVM重用技术不是指同一Job的两个或两个以上的task可以同时运行于同一JVM上,而是排队按顺序执行。

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