首先确保已经搭建好Hadoop集群环境，可以参考《Linux下Hadoop集群环境的搭建》一文的内容。我在测试mapreduce任务时，发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言，控制map任务数量一直是一个困扰我的问题。好在经过很多摸索与实验，终于梳理出来，希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴。本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析，其它类型的InputFormat的划分方式又各有不同。虽然如此，都可以按照本文类似的方法进行分析和总结。
为了简便起见，本文以Hadoop2.6.0自带的word count例子为例，进行展开。
我们首先准备好wordcount所需的数据，一共有两份文件，都位于hdfs的/wordcount/input目录下：
这两个文件的内容分别为：
On the top of the Crumpretty Tree The Quangle Wangle sat, But his face you could not see, On account of his Beaver Hat.和
But his face you could not see, On account of his Beaver Hat.有关如何操作hdfs并准备好数据的细节，本文不作赘述。
现在我们不作任何性能优化（不增加任何配置参数），然后执行wordcount例子：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output/result1
当然也可以使用朴素的方式运行wordcount例子：
hadoop org.apache.hadoop.examples.WordCount -D mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=1 /wordcount/input /wordcount/output/result1
最后执行的结果在hdfs的/wordcount/output/result1目录下：
执行结果可以查看/wordcount/output/result1/part-r-00000的内容：
wordcount例子，查看运行结果不是本文的目的。在执行wordcount例子时，在任务运行信息中可以看到创建的map及reduce任务的数量：
可以看到FileInputFormat的输入文件有2个，JobSubmitter任务划分的数量是2，最后产生的map任务数量也是2，看到这我们可以猜想由于我们提供了两个输入文件，所以会有2个map任务。我们此处姑且不论这种猜测正确与否，现在我们打算改变map任务的数量。通过查看文档，很多人知道使用mapreduce.job.maps参数可以快速修改map任务的数量，事实果真如此？让我们先来实验一番，输入以下命令：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount -D mapreduce.job.maps=1 /wordcount/input /wordcount/output/result2执行以上命令后，观察输出的信息，与之前未添加mapreduce.job.maps参数的输出信息几乎没有变化。难道Hadoop的实现人员开了一个玩笑，亦或者这是一个bug？我们先给这个问题在我们的大脑中设置一个检查点，最后再来看看究竟是怎么回事。
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount -D mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 /wordcount/input /wordcount/output/result3执行以上命令后，观察输出信息，依然未发生改变。好吧，弟弟不给力，我们用它的兄弟参数mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize来控制。如果我们将mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize改得很小，会怎么样？输入以下命令：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount -D mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=1 /wordcount/input /wordcount/output/result4这是的信息有了改变，我们似乎取得了想要的结果：
呵呵，任务划分成了177个，想想也是，我们把最大的划分字节数仅仅设置为1字节。接着往下看确实执行了177个map任务：
我们还可以通过Web UI观察map任务所分配的Container。首先查看Slave1节点上分配的Container情况：
再来看看Slave2节点上分配的Container情况：
确实说明最多有15个Container分配给当前作业执行map任务。由于在YARN中yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores参数的默认值是8，所以Slave1和Slave2两台机器上的虚拟cpu总数是16，由于ResourceManager会为mapreduce任务分配一个Container给ApplicationMaster（即MrAppMaster），所以整个集群只剩余了15个Container用于ApplicationMaster向NodeManager申请和运行map任务。
阅读文档我们知道dfs.blocksize可以控制块的大小，看看这个参数能否发挥作用。为便于测试，我们首先需要修改hdfs-site.xml中dfs.blocksize的大小为10m（最小就只能这么小，Hadoop限制了参数单位至少是10m）。
<property> <name>dfs.blocksize</name> <value>10m</value> </property>然后，将此配置复制到集群的所有NameNode和DataNode上。为了使此配置在不重启的情况下生效，在NameNode节点上执行以下命令：
hadoop dfsadmin -refreshNodes yarn rmadmin -refreshNodes
我们使用以下命令查看下系统内的文件所占用的blocksize大小：
hadoop dfs -stat "%b %n %o %r %y" /wordcount/input/quangle*输出结果如下：
可以看到虽然quangle.txt和quangle2.txt的字节数分别是121字节和56字节，但是在hdfs中这两个文件的blockSize已经是10m了。现在我们试试以下命令：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output/result5观察输出信息，发现没有任何效果。
经过以上3次不同实验，发现只有mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数确实影响了map任务的数量。现在我们通过源码分析，来一探究竟吧。
首先我们看看WordCount例子的源码，其中和任务划分有关的代码如下：
for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job,
new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
我们看到使用的InputFormat是FileOutputFormat，任务执行调用了Job的waitForCompletion方法。waitForCompletion方法中真正提交job的代码如下：
public boolean waitForCompletion(boolean verbose
) throws IOException, InterruptedException,
ClassNotFoundException {
if (state == JobState.DEFINE) {
submit();
}
// 省略本文不关心的代码
return isSuccessful();
}
这里的submit方法的实现如下：
public void submit()
throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
// 省略本文不关心的代码</span>
final JobSubmitter submitter =
getJobSubmitter(cluster.getFileSystem(), cluster.getClient());
status = ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<JobStatus>() {
public JobStatus run() throws IOException, InterruptedException,
ClassNotFoundException {
return submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster);
}
});
state = JobState.RUNNING;
LOG.info("The url to track the job: " + getTrackingURL());
}
submit方法首先创建了JobSubmitter实例，然后异步调用了JobSubmitter的submitJobInternal方法。JobSubmitter的submitJobInternal方法有关划分任务的代码如下：
// Create the splits for the job
LOG.debug("Creating splits at " + jtFs.makeQualified(submitJobDir));
int maps = writeSplits(job, submitJobDir);
conf.setInt(MRJobConfig.NUM_MAPS, maps);
LOG.info("number of splits:" + maps);
writeSplits方法的实现如下：
private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext job,
Path jobSubmitDir) throws IOException,
InterruptedException, ClassNotFoundException {
JobConf jConf = (JobConf)job.getConfiguration();
int maps;
if (jConf.getUseNewMapper()) {
maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
} else {
maps = writeOldSplits(jConf, jobSubmitDir);
}
return maps;
}
由于WordCount使用的是新的mapreduce API，所以最终会调用writeNewSplits方法。writeNewSplits的实现如下：
private <T extends InputSplit>
int writeNewSplits(JobContext job, Path jobSubmitDir) throws IOException,
InterruptedException, ClassNotFoundException {
Configuration conf = job.getConfiguration();
InputFormat<?, ?> input =
ReflectionUtils.newInstance(job.getInputFormatClass(), conf);
List<InputSplit> splits = input.getSplits(job);
T[] array = (T[]) splits.toArray(new InputSplit[splits.size()]);
// sort the splits into order based on size, so that the biggest
// go first
Arrays.sort(array, new SplitComparator());
JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf,
jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array);
return array.length;
}
writeNewSplits方法中，划分任务数量最关键的代码即为InputFormat的getSplits方法（提示：大家可以直接通过此处的调用，查看不同InputFormat的划分任务实现）。根据前面的分析我们知道此时的InputFormat即为FileOutputFormat，其getSplits方法的实现如下：
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
Stopwatch sw = new Stopwatch().start();
long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
long maxSize = getMaxSplitSize(job);
// generate splits
List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
List<FileStatus> files = listStatus(job);
for (FileStatus file: files) {
Path path = file.getPath();
long length = file.getLen();
if (length != 0) {
BlockLocation[] blkLocations;
if (file instanceof LocatedFileStatus) {
blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();
} else {
FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
}
if (isSplitable(job, path)) {
long blockSize = file.getBlockSize();
long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
long bytesRemaining = length;
while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
blkLocations[blkIndex].getHosts(),
blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
bytesRemaining -= splitSize;
}
if (bytesRemaining != 0) {
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
blkLocations[blkIndex].getHosts(),
blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
}
} else { // not splitable
splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts(),
blkLocations[0].getCachedHosts()));
}
} else {
//Create empty hosts array for zero length files
splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
}
}
// Save the number of input files for metrics/loadgen
job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
sw.stop();
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()
+ ", TimeTaken: " + sw.elapsedMillis());
}
return splits;
}
getFormatMinSplitSize方法固定返回1，getMinSplitSize方法实际就是mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize参数的值（默认为1），那么变量minSize的大小为mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize与1之间的最大值。
getMaxSplitSize方法实际是mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数的值，那么maxSize即为mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数的值。
由于我的试验中有两个输入源文件，所以List<FileStatus> files = listStatus(job);方法返回的files列表的大小为2。
在遍历files列表的过程中，会获取每个文件的blockSize，最终调用computeSplitSize方法计算每个输入文件应当划分的任务数。computeSplitSize方法的实现如下：
protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
long maxSize) {
return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
}
因此我们知道每个输入文件被划分的公式如下：
map任务要划分的大小（splitSize ）=（maxSize与blockSize之间的最小值）与minSize之间的最大值
bytesRemaining 是单个输入源文件未划分的字节数
根据getSplits方法，我们知道map任务划分的数量=输入源文件数目 * (bytesRemaining / splitSize个划分任务+bytesRemaining不能被splitSize 整除的剩余大小单独划分一个任务 )
总结
根据源码分析得到的计算方法和之前的优化结果，我们最后总结一下：
对于第一次优化，由于FileOutputFormat压根没有采用mapreduce.job.maps参数指定的值，所以它当然不会有任何作用。
对于第二次优化，minSize几乎由mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize控制；mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize默认的大小是Long.MAX_VALUE，所以blockSize即为maxSize与blockSize之间的最小值；blockSize的默认大小是128m，所以blockSize与值为1的mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize之间的最大值为blockSize，即map任务要划分的大小的大小与blockSize相同。
对于第三次优化，虽然我们将blockSize设置为10m（最小也只能这么小了，hdfs对于block大小的最低限制），根据以上公式maxSize与blockSize之间的最小值必然是blockSize，而blockSize与minSize之间的最大值也必然是blockSize。说明blockSize实际上已经发挥了作用，它决定了splitSize的大小就是blockSize。由于blockSize大于bytesRemaining，所以并没有对map任务数量产生影响。
针对以上分析，我们用更加容易理解的方式列出这些配置参数的关系：
Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）
原文：http://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51122009