本篇内容主要讲解“如何通过inputSplit分片size控制map数目”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何通过inputSplit分片size控制map数目”吧!

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前言：在具体执行Hadoop程序的时候，我们要根据不同的情况来设置Map的个数。除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外，我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数。
 1.如何控制实际运行的map任务个数
 我们知道，文件在上传到Hdfs文件系统的时候，被切分成不同的Block块（默认大小为64MB）。但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小。实际处理的输入分块的大小是根据InputSplit来设定的，那么InputSplit是怎么得到的呢？

 InputSplit=Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)

 其中：minSize=mapred.min.split.size

     maxSize=mapred.max.split.size

我们通过改变InputFormat中分片的多少来控制实际使用的Map数量，而控制InputFormat中的分片多少就需要控制每个InputSplit分片的大小
 2.如何控制每个split分片的大小
 Hadoop默认的输入格式是TextInputFormat,他里边定义了文件读取的方式和分片的方式。我们打开他的源文件（org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包中）：

package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;
import org.apache.hadoop.io.compress.SplittableCompressionCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
public class TextInputFormat extends FileInputFormat {
   @Override
   public RecordReader 
     createRecordReader(InputSplit split,
                       TaskAttemptContext context) {
     return new LineRecordReader();
   }
   @Override
   protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
     CompressionCodec codec = 
       new CompressionCodecFactory(context.getConfiguration()).getCodec(file);
     if (null == codec) {
       return true;
     }
     return codec instanceof SplittableCompressionCodec;
   }
}

通过源代码，我们发现TextInputFormat继承了FileInputFormat，而在TextInputFormat中，我们并没有发现具体的进行文件切分的部分，TextInputFormat应该是采用了FileInputFormat默认的InputSplit方法。因此，我们打开FileInputFormat的源代码，在其中发现：
 

 public static void setMinInputSplitSize(Job job,long size) {
     job.getConfiguration().setLong("mapred.min.split.size", size);
   }
   public static long getMinSplitSize(JobContext job) {
     return job.getConfiguration().getLong("mapred.min.split.size", 1L);
   }
   
 public static void setMaxInputSplitSize(Job job,long size) {
     job.getConfiguration().setLong("mapred.max.split.size", size);
   }
   public static long getMaxSplitSize(JobContext context) {
     return context.getConfiguration().getLong("mapred.max.split.size",Long.MAX_VALUE);
   }

如上我们可以看到，Hadoop在这里实现了对mapred.min.split.size和mapred.max.split.size的定义，且默认值分别为1和Long的最大。因此，我们在程序只需重新赋值给这两个值就可以控制InputSplit分片的大小了。
3.假如我们想要设置的分片大小为10MB
 则我们可以在MapReduce程序的驱动部分添加如下代码：

TextInputFormat.setMinInputSplitSize(job,1024L);//设置最小分片大小

TextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,1024×1024×10L);//设置最大分片大小

到此，相信大家对“如何通过inputSplit分片size控制map数目”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

新闻名称：如何通过inputSplit分片size控制map数目
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