如何確定 Hadoop map和reduce的個(gè)數(shù)--map和reduce數(shù)量之間的關(guān)系是什么

一般情況下，在輸入源是文件的時(shí)候，一個(gè)task的map數(shù)量由splitSize來決定的，那么splitSize是由以下幾個(gè)來決定的
goalSize = totalSize / mapred.map.tasks
inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}
splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size))
一個(gè)task的reduce數(shù)量，由partition決定。
在輸入源是數(shù)據(jù)庫的情況下，比如mysql，對(duì)于map的數(shù)量需要用戶自己指定，比如
jobconf.set(“mapred.map.tasks.nums”,20)；
如果數(shù)據(jù)源是HBase的話，map的數(shù)量就是該表對(duì)應(yīng)的region數(shù)量。
map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通過多個(gè)map和reduce的并行運(yùn)行來實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分布式并行計(jì)算，從這個(gè)觀點(diǎn)來看，如果將map和reduce的數(shù)量設(shè)置為1，那么用戶的任務(wù)就沒有并行執(zhí)行，但是map和reduce的數(shù)量也不能過多，數(shù)量過多雖然可以提高任務(wù)并行度，但是太多的map和reduce也會(huì)導(dǎo)致整個(gè)hadoop框架因?yàn)檫^度的系統(tǒng)資源開銷而使任務(wù)失敗。所以用戶在提交map/reduce作業(yè)時(shí)應(yīng)該在一個(gè)合理的范圍內(nèi)，這樣既可以增強(qiáng)系統(tǒng)負(fù)載勻衡，也可以降低任務(wù)失敗的開銷。
1 map的數(shù)量
map的數(shù)量通常是由hadoop集群的DFS塊大小確定的，也就是輸入文件的總塊數(shù)，正常的map數(shù)量的并行規(guī)模大致是每一個(gè)Node是10~100個(gè)，對(duì)于CPU消耗較小的作業(yè)可以設(shè)置Map數(shù)量為300個(gè)左右，但是由于hadoop的每一個(gè)任務(wù)在初始化時(shí)需要一定的時(shí)間，因此比較合理的情況是每個(gè)map執(zhí)行的時(shí)間至少超過1分鐘。具體的數(shù)據(jù)分片是這樣的，InputFormat在默認(rèn)情況下會(huì)根據(jù)hadoop集群的DFS塊大小進(jìn)行分片，每一個(gè)分片會(huì)由一個(gè)map任務(wù)來進(jìn)行處理，當(dāng)然用戶還是可以通過參數(shù)mapred.min.split.size參數(shù)在作業(yè)提交客戶端進(jìn)行自定義設(shè)置。還有一個(gè)重要參數(shù)就是mapred.map.tasks，這個(gè)參數(shù)設(shè)置的map數(shù)量僅僅是一個(gè)提示，只有當(dāng)InputFormat 決定了map任務(wù)的個(gè)數(shù)比mapred.map.tasks值小時(shí)才起作用。同樣，Map任務(wù)的個(gè)數(shù)也能通過使用JobConf 的conf.setNumMapTasks(int num)方法來手動(dòng)地設(shè)置。這個(gè)方法能夠用來增加map任務(wù)的個(gè)數(shù)，但是不能設(shè)定任務(wù)的個(gè)數(shù)小于Hadoop系統(tǒng)通過分割輸入數(shù)據(jù)得到的值。當(dāng)然為了提高集群的并發(fā)效率，可以設(shè)置一個(gè)默認(rèn)的map數(shù)量，當(dāng)用戶的map數(shù)量較小或者比本身自動(dòng)分割的值還小時(shí)可以使用一個(gè)相對(duì)交大的默認(rèn)值，從而提高整體hadoop集群的效率。
2 reduece的數(shù)量
reduce在運(yùn)行時(shí)往往需要從相關(guān)map端復(fù)制數(shù)據(jù)到reduce節(jié)點(diǎn)來處理，因此相比于map任務(wù)。reduce節(jié)點(diǎn)資源是相對(duì)比較缺少的，同時(shí)相對(duì)運(yùn)行較慢，正確的reduce任務(wù)的個(gè)數(shù)應(yīng)該是0.95或者1.75 *（節(jié)點(diǎn)數(shù) ×mapred.tasktracker.tasks.maximum參數(shù)值）。如果任務(wù)數(shù)是節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的0.95倍，那么所有的reduce任務(wù)能夠在 map任務(wù)的輸出傳輸結(jié)束后同時(shí)開始運(yùn)行。如果任務(wù)數(shù)是節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的1.75倍，那么高速的節(jié)點(diǎn)會(huì)在完成他們第一批reduce任務(wù)計(jì)算之后開始計(jì)算第二批 reduce任務(wù)，這樣的情況更有利于負(fù)載均衡。同時(shí)需要注意增加reduce的數(shù)量雖然會(huì)增加系統(tǒng)的資源開銷，但是可以改善負(fù)載勻衡，降低任務(wù)失敗帶來的負(fù)面影響。同樣，Reduce任務(wù)也能夠與 map任務(wù)一樣，通過設(shè)定JobConf 的conf.setNumReduceTasks(int num)方法來增加任務(wù)個(gè)數(shù)。
3 reduce數(shù)量為0
有些作業(yè)不需要進(jìn)行歸約進(jìn)行處理，那么就可以設(shè)置reduce的數(shù)量為0來進(jìn)行處理，這種情況下用戶的作業(yè)運(yùn)行速度相對(duì)較高，map的輸出會(huì)直接寫入到 SetOutputPath(path)設(shè)置的輸出目錄，而不是作為中間結(jié)果寫到本地。同時(shí)Hadoop框架在寫入文件系統(tǒng)前并不對(duì)之進(jìn)行排序。