MapReduce的并行度
时间: 2025-01-30 21:22:03 浏览: 32
### 设置和调整 MapReduce 作业并行度
对于 Hadoop 中的 MapReduce 作业，并行度主要由 map 和 reduce 的数量决定。合理设置这些参数可以显著提高性能。
#### Mapper 数量控制
Mapper 的数量通常取决于输入文件的数量以及每个分片大小。默认情况下，InputFormat 类会根据数据总量来计算 split 大小，进而影响 mapper 数目。可以通过以下方式手动调整：
- `mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize`：设定最大分割尺寸，单位为字节。较小值意味着更多 mapper 实例被创建[^1]。
```xml
<property>
<name>mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize</name>
<value>67108864</value> <!-- 即64MB -->
</property>
```
- `mapreduce.job.maps`：直接指定启动的具体 mapper 数量。不过一般不推荐这样做，因为这可能无法充分利用集群资源。
#### Reducer 数量控制
Reducer 的数目则通过配置项 `mapreduce.job.reduces` 来定义，默认是单个 reducer 运行整个 job。增加 reducers 可以加速某些类型的 jobs 特别是在 shuffle 阶段之后有大量聚合操作的时候。然而过多的 reducers 同样会造成额外开销，因此需要找到合适的平衡点。
```xml
<property>
<name>mapreduce.job.reduces</name>
<value>10</value> <!-- 自定义reducer数 -->
</property>
```
另外一种动态确定最优 reducer 计算方法如下所示，它基于总输入记录数除以目标每 Reduce Task 输入记录平均数得出理想化的 reducer 总计:
```java
long inputSize = ...; // 获取总的输入大小
int numReducers = Math.min((int)(inputSize / (256 * 1024 * 1024)), maxReduces);
job.setNumReduceTasks(numReducers);
```
此代码片段展示了如何依据实际输入规模自动调整 reducer 数量，从而达到更优的任务分配效果。
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