maptask指的是在mapreduce執行過程中為每乙個資料切片分配的資料運算例項任務。maptask的並行度也就指的是運算任務例項的數量，影響整個job的處理速度。
**資料塊：**block是hdfs物理上把資料分成一塊一塊。
**資料切片：**資料切片只是在邏輯上對輸入進行分片，並不會在磁碟上將其切分成片進行儲存。
對於乙個要處理的檔案資料map框架有預設的切片大小，一般預設為blocksize的大小，在分配maptask運算任務例項的時候對每乙個資料切片分配乙個maptask，這樣的話若乙個檔案的大小沒有達到blocksize的大小的時候（比如說檔案大小只有1k），那當然就會為了減少資源浪費預設分配乙個maptask。
乙個job的map階段有客戶端在提交job時的切片數決定。
每乙個資料切片，split切片分配乙個maptask例項處理。
預設情況下切片大小預設為blocksize。（如果說不是blocksize的話，與datanode中儲存的資料塊大小不相符，那麼在maptask階段，就需要進行datanode之間的資料傳輸，大大增加了io操作耗費的時間。）切片時不考慮資料集整體，而是逐個對每乙個檔案進行切片。
[外鏈轉存失敗,源站可能有防盜煉機制,建議將儲存下來直接上傳(img-ckghyqus-1603113650855)(
maptask 個數（並行度）決定機制
乙個job的map階段並行度由客戶端在提交job時決定 客戶端對map階段並行度的規劃基本邏輯為 三 如何改變切片大小 引數設定 原始碼是通過這個方法來規劃切片大小的 protected long computesplitsize long blocksize,long minsize,long m...
maptask的並行度
maptask的並行度決定map階段的任務處理併發數量。進而影響到整個job的處理速度。maptask的並行度是不是越多越好？並行度又是如何決定的？先說maptask的並行度是如何決定的.乙個job的map階段的並行度由客戶端提交job時決定。而客戶端對map階段並行度規劃的邏輯為 將待處理的資料進...
Hadoop資料切片與MapTask並行度決定機制
資料塊 block 是hdfs 物理上把資料分成一塊一塊。資料切片 資料切片只是在邏輯上對輸入進行分片，並不會在磁碟上將其切分成片進行儲存。假設切片大小設定成100m 1 乙個job的map階段並行度由客戶端在提交job時的切片數決定 2 每乙個split切片分配乙個maptask並行例項處理 3 ...