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Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解

發(fā)布時(shí)間:2021-12-09 14:23:06 來(lái)源:億速云 閱讀:120 作者:iii 欄目:大數(shù)據(jù)

本篇內(nèi)容主要講解“Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解”,感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解”吧!

MapTask的并行度決定Map階段的任務(wù)處理并發(fā)度,進(jìn)而影響到整個(gè)Job的處理速度。

思考:1G的數(shù)據(jù),啟動(dòng)8個(gè)MapTask,可以提高集群的并發(fā)處理能力。那么1K的數(shù)據(jù),也啟動(dòng)8個(gè)MapTask,會(huì)提高集群性能嗎?MapTask并行任務(wù)是否越多越好呢?哪些因素影響了MapTask并行度?

切片與MapTask并行度決定機(jī)制


數(shù)據(jù)塊:Block是HDFS物理上把數(shù)據(jù)分成一塊一塊,默認(rèn)大小是128M。

數(shù)據(jù)切片:數(shù)據(jù)切片只是在邏輯上對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分片,并不會(huì)在磁盤上將其切分成片進(jìn)行存儲(chǔ)。


Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解


Job提交流程源碼和切片源碼詳解


waitForCompletion() ## 這是調(diào)用的方法 
submit();
// 1建立連接  connect();      // 1)創(chuàng)建提交Job的代理    new Cluster(getConfiguration());      // (1)判斷是本地yarn還是遠(yuǎn)程      initialize(jobTrackAddr, conf);
// 2 提交jobsubmitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)  // 1)創(chuàng)建給集群提交數(shù)據(jù)的Stag路徑  Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);
 // 2)獲取jobid ,并創(chuàng)建Job路徑  JobID jobId = submitClient.getNewJobID();
 // 3)拷貝jar包到集群copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);    rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);
// 4)計(jì)算切片,生成切片規(guī)劃文件writeSplits(job, submitJobDir);    maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);    input.getSplits(job);
// 5)向Stag路徑寫XML配置文件writeConf(conf, submitJobFile);  conf.writeXml(out);
// 6)提交Job,返回提交狀態(tài)status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解


FileInputFormat切片源碼解析(input.getSplits(job))


Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解


FileInputFormat切片機(jī)制

Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解


FileInputFormat切片大小參數(shù)配置

Java的Hadoop FileInputFormat切片機(jī)制怎么理解

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