更新時間:2018-10-24 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
1. MapTask并行度機制
MapTask的并行度指的是map階段有多少個并行的task共同處理任務(wù)。map階段的任務(wù)處理并行度,勢必影響到整個job的處理速度。那么,MapTask并行實例是否越多越好呢?其并行度又是如何決定呢?
一個MapReducejob的map階段并行度由客戶端在提交job時決定,即客戶端提交job之前會對待處理數(shù)據(jù)進行邏輯切片。切片完成會形成切片規(guī)劃文件(job.split),每個邏輯切片最終對應(yīng)啟動一個maptask。
邏輯切片機制由FileInputFormat實現(xiàn)類的getSplits()方法完成。
FileInputFormat切片機制
FileInputFormat中默認的切片機制:
A. 簡單地按照文件的內(nèi)容長度進行切片
B. 切片大小,默認等于block大小
C. 切片時不考慮數(shù)據(jù)集整體,而是逐個針對每一個文件單獨切片
比如待處理數(shù)據(jù)有兩個文件:
file1.txt 320M
file2.txt 10M
經(jīng)過FileInputFormat的切片機制運算后,形成的切片信息如下:
file1.txt.split1—0M~128M
file1.txt.split2—128M~256M
file1.txt.split3—256M~320M
file2.txt.split1—0M~10M
FileInputFormat中切片的大小的參數(shù)配置
在FileInputFormat中,計算切片大小的邏輯:
Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
切片主要由這幾個值來運算決定:
minsize:默認值:1
配置參數(shù): mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
maxsize:默認值:Long.MAXValue
配置參數(shù):mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
blocksize
因此,默認情況下,split size=blocksize,在hadoop 2.x中為128M。
maxsize(切片最大值):參數(shù)如果調(diào)得比blocksize小,則會讓切片變小,而且就等于配置的這個參數(shù)的。
minsize (切片最小值):參數(shù)調(diào)的比blockSize大,則可以讓切片變得比blocksize還大。
但是,不論怎么調(diào)參數(shù),都不能讓多個小文件“劃入”一個split。
還有個細節(jié)就是:
當bytesRemaining/splitSize > 1.1不滿足的話,那么最后所有剩余的會作為一個切片。從而不會形成例如129M文件規(guī)劃成兩個切片的局面。
2. Reducetask并行度機制
reducetask并行度同樣影響整個job的執(zhí)行并發(fā)度和執(zhí)行效率,與maptask的并發(fā)數(shù)由切片數(shù)決定不同,Reducetask數(shù)量的決定是可以直接手動設(shè)置:
job.setNumReduceTasks(4);
如果數(shù)據(jù)分布不均勻,就有可能在reduce階段產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜。
注意: reducetask數(shù)量并不是任意設(shè)置,還要考慮業(yè)務(wù)邏輯需求,有些情況下,需要計算全局匯總結(jié)果,就只能有1個reducetask。
3. Task并行度經(jīng)驗之談
最好每個task的執(zhí)行時間至少一分鐘。
如果job的每個map或者 reduce task的運行時間都只有30-40秒鐘,那么就減少該job的map或者reduce數(shù),每一個task(map|reduce)的setup和加入到調(diào)度器中進行調(diào)度,這個中間的過程可能都要花費幾秒鐘,所以如果每個task都非常快就跑完了,就會在task的開始和結(jié)束的時候浪費太多的時間。
此外,默認情況下,每一個task都是一個新的JVM實例,都需要開啟和銷毀的開銷。在一些情況下,JVM開啟和銷毀的時間可能會比實際處理數(shù)據(jù)的時間要消耗的長,配置task的JVM重用可以改善該問題:
(mapred.job.reuse.jvm.num.tasks,默認是1,表示一個JVM上最多可以順序執(zhí)行的task數(shù)目(屬于同一個Job)是1。也就是說一個task啟一個JVM)
如果input的文件非常的大,比如1TB,可以考慮將hdfs上的每個block size設(shè)大,比如設(shè)成256MB或者512MB
作者
:黑馬程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)院
首發(fā):http://cloud.itheima.com