hadoop 文件分块,block与split关系


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Hadoop的分块有两部分,其中第一部分更为人熟知一点。

 
第一部分就是数据的划分(即把File划分成Block),这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分。
 
<property>
  <name>dfs.block.size</name>
  <value>67108864</value>
  <description>The default block size for new files.</description>
</property>
 
这个就是默认的每个块64MB。
数据划分的时候有冗余,个数是由
<property>
  <name>dfs.replication</name>
  <value>3</value>
  <description>Default block replication. 
  The actual number of replications can be specified when the file is created.
  The default is used if replication is not specified in create time.
  </description>
</property>
指定的。
 
具体的物理划分步骤要看Namenode,这里要说的是更有意思的hadoop中的第二种划分。
 
在hadoop中第二种划分是由InputFormat这个接口来定义的,其中有个getSplits方法。这里就有了一个新的不为人熟知的概念:Split。Split的作用是什么,Split和Block是什么关系,下面就可以说明清楚。
在Hadoop0.1中,split划分是在JobTracker端完成的,发生在JobInitThread对JobInProgress调用inittasks()的时候;而在0.18.3中是由JobClient完成的,JobClient划分好后,把split.file写入hdfs里,到时候jobtracker端只需要读这个文件,就知道Split是怎么划分的了。
第二种划分只是一种逻辑上划分,目的是为了让Map Task更好的获取数据输入,仔细分析如下这个场景:
 
File 1 : Block11, Block 12, Block 13, Block 14, Block 15
File 2 : Block21, Block 22, Block 23
 
File1有5个Block,最后一个Block当然可能小于64MB;File2有3个Block
 
如果用户在程序中指定map tasks的个数,比如说是2(如果不指定的话maptasks个数默认是1),那么在
FileInputFormat(最常见的InputFormat实现)的getSplits方法中,首先会计算totalSize=8(可以对照源码看看,注意getSplits这个函数里的计量单位是Block个数,而不是Byte个数,后面有个变量叫bytesremaining仍然表示剩余的Block个数,有些变量名让人无语),然后会计算goalSize=totalSize/numSplits=4,对于File1,计算一个Split有多少个Block是这样计算的
 
long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize, long blockSize) {
 return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));
}
这里minSize是1(说明了一个Split至少包含一个Block,不会出现一个Split包含零点几个Block的情况),计算得出splitSize=4,所以接下来Split划分是这样分的:
Split 1: Block11, Block12, Block13,Block14
Split 2: Block15
Split 3: Block21, Block22, Block23
那用户指定的map个数是2,出现了三个split怎么办?在JobInProgress里其实maptasks的个数是根据Splits的长度来指定的,所以用户指定的map个数只是个参考。可以参看JobInProgress: initTasks()
里的代码:
 
  try {
   splits = JobClient.readSplitFile(splitFile);
  } finally {
   splitFile.close();
  }
  numMapTasks = splits.length;
  maps = new TaskInProgress[numMapTasks];
 
所以问题就很清晰了,还如果用户指定了20个map作业,那么最后会有8个Split(每个Split一个Block),所以最后实际上就有8个MapTasks,也就是说maptask的个数是由splits的长度决定的。
 
几个简单的结论:
1. 一个split不会包含零点几或者几点几个Block,一定是包含大于等于1个整数个Block
2. 一个split不会包含两个File的Block,不会跨越File边界
3. split和Block的关系是一对多的关系
4. maptasks的个数最终决定于splits的长度
 
 
 
还有一点需要说明,在FileSplit类中,有一项是private String[] hosts;
看上去是说明这个FileSplit是放在哪些机器上的,实际上hosts里只是存储了一个Block的冗余机器列表。
比如上面例子中的Split 1: Block11, Block12, Block13,Block14,这个FileSplit中的hosts里最终存储的是Block11本身和其冗余所在的机器列表,也就是说Block12,Block13,Block14存在哪些机器上没有在FileSplit中记录。
 
FileSplit中的这个属性有利于调度作业时候的数据本地性问题。如果一个tasktracker前来索取task,jobtracker就会找个task给他,找到一个maptask,得先看这个task的输入的FileSplit里hosts是否包含tasktracker所在机器,也就是判断和该tasktracker同时存在一个机器上的datanode是否拥有FileSplit中某个Block的备份。
 
但总之,只能牵就一个Block,其他Block就从网络上传罢。
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