hadoop原始碼分析 切片的執行規則

接觸hadoop的小夥伴應該都知道，split（切片）的數目就是mapreduce執行時將要產生的maptask數，那麼hadoop是如何進行切片的規則是什麼呢？

hadoop的切片功能是在fileinputformat中實現的，裡邊定義了切片相關的屬性配置和實現切片的getsplit（）方法。以下是fileinputformat類中與切片相關的屬性及屬性的get、set方法。

public abstract class fileinputformatextends inputformat  //設定切片的最小尺寸

public static long getminsplitsize(jobcontext job) //獲得切片的最小尺寸
public static void setmaxinputsplitsize(job job, long size) //設定切片的最大尺寸
public static long getmaxsplitsize(jobcontext context) //獲得切片的最大尺寸

//獲得format的最小切片尺寸

protected long getformatminsplitsize() 
//判定誰否能進行切片（有些壓縮檔案無法進行切片）
protected boolean issplitable(jobcontext context, path filename) 
//通過比較format最小切片要求和設定的最小切片要求，用兩者最大為切片最小尺寸
long minsize = math.max(this.getformatminsplitsize(), getminsplitsize(job));
//獲得job設定的最大尺寸要求
long maxsize = getmaxsplitsize(job);

protected long computesplitsize(long blocksize, long minsize, long maxsize)

假如：設定的最小尺寸為256mb，最大尺寸為512mb，那麼512mb和128mb取小128mb，然後再和256mb取大，最後就是256mb。

if (this.issplitable(job, path))

了解了切片大小的底層原理之後，在使用時就可以結合實際需求，合理的進行最大最小尺寸設定了。

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