hadoop mapreduce map split size

Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，用于处理大数据集。在MapReduce中，Map任务的输入数据被划分为若干个split，每个split默认对应一个Map任务。Map任务的split size指的是每个Map任务处理的输入数据大小。

Map任务的split size大小可以通过Hadoop配置文件中的参数进行设置。在Hadoop中，可以通过mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数来设置split的最大大小，以及mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize参数来设置split的最小大小。同时还可以通过mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node和mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack参数来定义在每个节点和每个机架上split的最小大小。

设置Map任务的split size大小是为了更好地利用集群资源，避免出现一些Map任务处理过大的数据而导致负载不均衡的情况。通常情况下，可以根据集群的规模和数据的特点来合理地设置Map任务的split size大小，以提高作业的执行效率。

总之，Hadoop MapReduce中Map任务的split size是可以通过Hadoop配置文件中的参数来进行设置，合理地设置split size大小可以帮助我们更好地利用集群资源，提高作业的执行效率。