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。

相关问题

怎么设置hadoop的minimum split size per node

在Hadoop中，`minimum split size per node`是指在MapReduce作业中，分配给每个节点执行的最小数据块大小。调整这个参数可以影响作业的并行度和资源利用效率。若想要设置`minimum split size per node`，可以通过修改Hadoop配置文件`mapred-site.xml`来实现。

以下是设置`minimum split size per node`的步骤：

1. 打开Hadoop配置文件`mapred-site.xml`，这个文件通常位于`$HADOOP_HOME/etc/hadoop/`目录下。

2. 在`mapred-site.xml`文件中添加或修改以下属性：

   <configuration>
       <property>
           <name>mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize</name>
           <value>大小值</value>
           <description>设置每个split的最小大小，单位是字节。</description>
       </property>
   </configuration>

其中“大小值”是指定的最小split大小，可以根据你的具体需求来设置，例如`104857600`表示100MB。

3. 保存文件并关闭。

4. 重启Hadoop集群或相关的服务，以使配置生效。

需要注意的是，这个值不应该设置得过小，因为过小的split会导致Map任务数量过多，可能会引起NameNode的内存压力增加，并且过多的Map任务也会增加任务调度的开销。此外，如果split大小设置得小于HDFS上一个block的大小，那么Map任务将会处理整个block，但这并不意味着所有block都会被并行处理。

hadoop MapReduce工资统计代码

以下是一个使用Hadoop MapReduce框架来统计工资数据的简单示例代码：

Mapper部分：

public class SalaryMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split(",");
        int salary = Integer.parseInt(fields[2]);

        // 将薪资范围映射为对应的key
        if (salary < 10000) {
            word.set("<10000");
        } else if (salary < 20000) {
            word.set("10000-20000");
        } else if (salary < 30000) {
            word.set("20000-30000");
        } else {
            word.set(">30000");
        }

        context.write(word, one);
    }
}

Reducer部分：

public class SalaryReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

Driver部分：

public class SalaryCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Salary Count");

        job.setJarByClass(SalaryCount.class);
        job.setMapperClass(SalaryMapper.class);
        job.setCombinerClass(SalaryReducer.class);
        job.setReducerClass(SalaryReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

以上代码用于统计薪资范围在<10000, 10000-20000, 20000-30000, >30000之间的员工数量。输入文件为CSV格式的员工信息文件，每行为一个员工的id、姓名和薪资。输出文件为每个薪资范围对应的员工数量。