Hadoop3：MapReduce源码解读之Map阶段的数据输入过程整体概览（0）

一、MapReduce中数据流向

二、MapTask并行度

1、原理概览

数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。
数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask。

1)一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定
2)每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理
3)默认情况下，切片大小=BlockSize
4)切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

所以，会开启几个MapTask线程并发处理任务，是由切片数量决定的。
一般，切片大小的设置要与Block大小保持一致。这样性能最优。

2、相关配置

切片大小的配置
mapred-default.xml
最小切片大小配置
默认0，如果配置0，则代码层面分配是1

<property>
  <name>mapreduce.input.fileinputformat.split.minsizename>
  <value>0value>
  <description>The minimum size chunk that map input should be split
  into.  Note that some file formats may have minimum split sizes that
  take priority over this setting.description>
property>

最大切片大小配置
默认不配置，所以代码获取不到，代码给予Long.MAX_VALUE
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

---

BlockSize的配置
hdfs-default.xml

<property>
  <name>dfs.blocksizename>
  <value>134217728value>
  <description>
      The default block size for new files, in bytes.
      You can use the following suffix (case insensitive):
      k(kilo), m(mega), g(giga), t(tera), p(peta), e(exa) to specify the size (such as 128k, 512m, 1g, etc.),
      Or provide complete size in bytes (such as 134217728 for 128 MB).
  description>
property>