Hadoop如何计算map数和reduce数

阅读本文可以带着下面问题：

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？

2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？

3.一个task的map数量由谁来决定？

4.一个task的reduce数量由谁来决定？





一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的

goalSize = totalSize / mapred.map.tasks

inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}

splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size))

一个task的reduce数量，由partition决定。

在输入源是数据库的情况下，比如mysql，对于map的数量需要用户自己指定，比如

jobconf.set(“mapred.map.tasks.nums”,20)；

如果数据源是HBase的话，map的数量就是该表对应的region数量。

map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内，这样既可以增强系统负载匀衡，也可以降低任务失败的开销。





1 map的数量

map的数量通常是由hadoop集群的DFS块大小确定的，也就是输入文件的总块数，正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是10~100个，对于CPU消耗较小的作业可以设置Map数量为300个左右，但是由于hadoop的每一个任务在初始化时需要一定的时间，因此比较合理的情况是每个map执行的时间至少超过1分钟。具体的数据分片是这样的，InputFormat在默认情况下会根据hadoop集群的DFS块大小进行分片，每一个分片会由一个map任务来进行处理，当然用户还是可以通过参数mapred.min.split.size参数在作业提交客户端进行自定义设置。还有一个重要参数就是mapred.map.tasks，这个参数设置的map数量仅仅是一个提示，只有当InputFormat
决定了map任务的个数比mapred.map.tasks值小时才起作用。同样，Map任务的个数也能通过使用JobConf 的conf.setNumMapTasks(int num)方法来手动地设置。这个方法能够用来增加map任务的个数，但是不能设定任务的个数小于Hadoop系统通过分割输入数据得到的值。当然为了提高集群的并发效率，可以设置一个默认的map数量，当用户的map数量较小或者比本身自动分割的值还小时可以使用一个相对交大的默认值，从而提高整体hadoop集群的效率。





2 reduece的数量

reduce在运行时往往需要从相关map端复制数据到reduce节点来处理，因此相比于map任务。reduce节点资源是相对比较缺少的，同时相对运行较慢，正确的reduce任务的个数应该是0.95或者1.75 *（节点数 ×mapred.tasktracker.tasks.maximum参数值）。如果任务数是节点个数的0.95倍，那么所有的reduce任务能够在
map任务的输出传输结束后同时开始运行。如果任务数是节点个数的1.75倍，那么高速的节点会在完成他们第一批reduce任务计算之后开始计算第二批 reduce任务，这样的情况更有利于负载均衡。同时需要注意增加reduce的数量虽然会增加系统的资源开销，但是可以改善负载匀衡，降低任务失败带来的负面影响。同样，Reduce任务也能够与 map任务一样，通过设定JobConf 的conf.setNumReduceTasks(int num)方法来增加任务个数。





3 reduce数量为0

有些作业不需要进行归约进行处理，那么就可以设置reduce的数量为0来进行处理，这种情况下用户的作业运行速度相对较高，map的输出会直接写入到 SetOutputPath(path)设置的输出目录，而不是作为中间结果写到本地。同时Hadoop框架在写入文件系统前并不对之进行排序。

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Hadoop在运行一个mapreduce job之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。首先分析一下job的maptask数，当一个job提交时，jobclient首先分析job被拆分的split数量，然后吧job.split文件放置在HDFS中，一个job的MapTask数量就等于split的个数。

job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出，方法的逻辑如下：

1.  读取参数mapred.map.tasks，这个参数默认设置为0，生产系统中很少修改。

2.  计算input文件的总字节数，总字节数/(mapred.map.tasks==0 ? 1: mapred.map.tasks )=goalsize

3.  每个split的最小值minSize由mapred.min.split.size参数设置，这个参数默认设置为0，生产系统中很少修改。

4.  调用computeSplitSize方法，计算出splitsize= Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize)),通常这个值=blockSize，输入的文件较小，文件字节数之和小于blocksize时，splitsize=输入文件字节数之和。

5.  对于input的每个文件，计算split的个数。

a)  文件大小/splitsize>1.1，创建一个split，这个split的字节数=splitsize，文件剩余字节数=文件大小-splitsize

b)  文件剩余字节数/splitsize<1.1，剩余的部分作为一个split

举例说明：

1.  input只有一个文件，大小为100M,splitsize=blocksize,则split数为2，第一个split为64M,第二个为36M

2.  input只有一个文件，大小为65M,splitsize=blocksize，则split数为1，split大小为65M

3.  input只有一个文件，大小为129M,splitsize=blocksize，则split数为2，第一个split为64M,第二个为65M(最后一个split的大小可能超过splitsize)

4.  input只有一个文件，大小为20M ,splitsize=blocksize，则split数为1，split大小为20M

5.  input有两个文件，大小为100M和20M,splitsize=blocksize,则split数为3，第一个文件分为两个split，第一个split为64M,第二个为36M，第二个文件为一个split，大小为20M

6.  input有两个文件，大小为25M和20M,splitsize=blocksize,则split数为2，第一个文件为一个split，大小为25M，第二个文件为一个split，大小为20M

假设一个job的input大小固定为100M,当只包含一个文件时，split个数为2，maptask数为2，但当包含10个10M的文件时，maptask数为10。

下面来分析reducetask，纯粹的mapreduce task的reduce task数很简单，就是参数mapred.reduce.tasks的值，hadoop-site.xml文件中和mapreduce job运行时不设置的话默认为1。

在HIVE中运行sql的情况又不同，hive会估算reduce task的数量，估算方法如下：

通常是ceil(input文件大小/1024*1024*1024)，每1GB大小的输入文件对应一个reduce task。

特殊的情况是当sql只查询count(*)时，reduce task数被设置成1。

总结：通过map和reducetask数量的分析可以看出，hadoop/hive估算的map和reduce task数可能和实际情况相差甚远。假定某个job的input数据量庞大，reduce task数量也会随之变大，而通过join和group by，实际output的数据可能不多，但reduce会输出大量的小文件，这个job的下游任务将会启动同样多的map来处理前面reduce产生的大量文件。在生产环境中每个user group有一个map task数的限额，一个job启动大量的map task很显然会造成其他job等待释放资源。

Hive对于上面描述的情况有一种补救措施，参数hive.merge.smallfiles.avgsize控制hive对output小文件的合并，当hiveoutput的文件的平均大小小于hive.merge.smallfiles.avgsize-默认为16MB左右，hive启动一个附加的mapreducejob合并小文件，合并后文件大小不超过hive.merge.size.per.task-默认为256MB。

尽管Hive可以启动小文件合并的过程，但会消耗掉额外的计算资源，控制单个reduce task的输出大小>64MB才是最好的解决办法。

map数据计算示例：

hive> set dfs.block.size;

dfs.block.size=268435456

hive> set mapred.map.tasks;

mapred.map.tasks=2



文件块大小为256MB,map.tasks为2



查看文件大小和文件数：

[dwapp@dw-yuntigw-63 hadoop]$ hadoop dfs -ls /group/alibaba-dw-icbu/hive/bdl_en12_pageview_fatdt0_d/hp_stat_date=2012-11-25;

Found 18 items

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文件：	大小Bytes	大小MB		splitsize(MB)	每个文件需要的map数量
文件1	290700555	277.2336531		256	1.082943957
文件2	290695945	277.2292566		256	1.082926784
文件3	290182606	276.7396984		256	1.081014447
文件4	271979933	259.3802767		256	1.013204206
文件5	258448208	246.4754181		256	0.962794602
文件6	258440338	246.4679127		256	0.962765284
文件7	258419852	246.4483757		256	0.962688968
文件8	258347423	246.379302		256	0.962419149
文件9	258349480	246.3812637		256	0.962426811
文件10	258301657	246.3356562		256	0.962248657
文件11	258270954	246.3063755		256	0.962134279
文件12	258266805	246.3024187		256	0.962118823
文件13	258253133	246.2893801		256	0.962067891
文件14	258236047	246.2730856		256	0.962004241
文件15	258239072	246.2759705		256	0.96201551
文件16	258170671	246.2107382		256	0.961760696
文件17	258160711	246.2012396		256	0.961723592
文件18	258085783	246.1297827		256	0.961444464
总文件大小：	4759549173	4539.059804

goalSize = 4539.059804 （文件总大小）/ mapred.map.tasks(2) = 2269.529902MB



因此splitsize取值为256MB，所以一共分配18个map。



修改map.tasks参数为32

set mapred.map.tasks = 32;

文件：	大小Bytes	大小MB		splitsize(MB)	每个文件需要的map数量
文件1	290700555	277.2336531		141.8	1.955103336
文件2	290695945	277.2292566		141.8	1.955072332
文件3	290182606	276.7396984		141.8	1.951619876
文件4	271979933	259.3802767		141.8	1.829198002
文件5	258448208	246.4754181		141.8	1.738190537
文件6	258440338	246.4679127		141.8	1.738137607
文件7	258419852	246.4483757		141.8	1.737999829
文件8	258347423	246.379302		141.8	1.737512708
文件9	258349480	246.3812637		141.8	1.737526543
文件10	258301657	246.3356562		141.8	1.737204909
文件11	258270954	246.3063755		141.8	1.736998417
文件12	258266805	246.3024187		141.8	1.736970513
文件13	258253133	246.2893801		141.8	1.736878562
文件14	258236047	246.2730856		141.8	1.73676365
文件15	258239072	246.2759705		141.8	1.736783995
文件16	258170671	246.2107382		141.8	1.736323965
文件17	258160711	246.2012396		141.8	1.736256979
文件18	258085783	246.1297827		141.8	1.735753051
总文件大小：	4759549173	4539.059804

goalSize = 4539.059804 / mapred.map.tasks(32)  = 141.8456189

因此splitsize取值为141.8MB，所以一共分配36个map。