Hadoop中block块大小和split切片大小会影响到MapReduce程序在运行过程中的效率、map的个数。在本文中，以经典入门案例WordCount为例，通过debug的方式跟踪源代码，来分析hadoop中split的计算方法。
前期准备
wc.txt的准备
单词统计，以空格为分割符对单词进行切割。因此wc.txt中的单词都以空格进行分割
mr核心部分介绍
map
提取每一行，String[] arr = line.split(” “);
for(String word : arr){
context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
}reduce
对每一个key的个数进行迭代，计算总数。
修改HDFS的文件块大小
hdfs-default.xml
首先查看默认的配置信息
文件块的大小
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>134217728</value>
<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>最小文件块的大小
<property>
<name>dfs.namenode.fs-limits.min-block-size</name>
<value>1048576</value>
<description>Minimum block size in bytes, enforced by the Namenode at create
time. This prevents the accidental creation of files with tiny block
sizes (and thus many blocks), which can degrade
performance.</description>
</property>hdfs-site.xml
了解默认的配置信息之后，对其进行修改
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>512</value> //块大小需要能够整除校验和 需要符合校验和的倍数要求(切记！！必须为512的倍数)
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.fs-limits.min-block-size</name>
<value>10</value>
</property>通过命令行查看属性是否修改成功
$>hdfs getconf -confKey dfs.blocksize
$>hdfs getconf -confKey dfs.namenode.fs-limits.min-block-size关键部分源码解析
对所涉及到的关键部分，进行解析
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter类
private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext job,
Path jobSubmitDir) throws IOException,
InterruptedException, ClassNotFoundException {
// 得到配置信息
JobConf jConf = (JobConf)job.getConfiguration();
int maps;
// 判断是否是新的Mapper
if (jConf.getUseNewMapper()) {
// 计算新的切片信息
// 作业 job： com.sun.jdi.InvocationException occurred invoking method.
// 作业提交目录 jobSubmitDir： /tmp/hadoop-yarn/staging/zhaotao/.staging/job_1496761683234_0001
maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
} else {
maps = writeOldSplits(jConf, jobSubmitDir);
}
return maps;
}
...
private <T extends InputSplit>
int writeNewSplits(JobContext job, Path jobSubmitDir) throws IOException,
InterruptedException, ClassNotFoundException {
// 得到配置信息
Configuration conf = job.getConfiguration();
// 得到输入格式
InputFormat<?, ?> input =
ReflectionUtils.newInstance(job.getInputFormatClass(), conf);
// 得到splits切片的集合，具体的值为：
// [hdfs://s100/data/wc.txt:0+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:150+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:300+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:450+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:600+158]
总共切了5个
List<InputSplit> splits = input.getSplits(job);
T[] array = (T[]) splits.toArray(new InputSplit[splits.size()]);
// sort the splits into order based on size, so that the biggest
// go first
Arrays.sort(array, new SplitComparator());
JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf,
jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array);
return array.length;
}org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
StopWatch sw = new StopWatch().start();
// 通过getFormatMinSplitSize()方法 取得最小切片的大小为一个固定值(可通过配置文件配置得到)为0
// 通过getMinSplitSize()方法 得到最小切片值为1
// minSize的值为1
long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
// maxSize的值为：9223372036854775807
long maxSize = getMaxSplitSize(job);
// generate splits
// 创建一个集合
List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
// 得到hdfs的文件夹列表
List<FileStatus> files = listStatus(job);
// 得到每个文件的状态，进行for循环
for (FileStatus file: files) {
// 取到文件的路径
Path path = file.getPath();
// 取到文件的长度
long length = file.getLen();
if (length != 0) {
// 文件块位置的数组
BlockLocation[] blkLocations;
if (file instanceof LocatedFileStatus) {
// 通过getBlockLocations()方法得到文件块的位置
// blkLocations的值：[0,512,s103,s101,s104, 512,246,s103,s104,s102] 为两块文件块
blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();
} else {
FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
}
// 判断文本文件是否可切割
if (isSplitable(job, path)) {
// 得到块大小
// blockSize的值为512
// 切片大小与块大小、最小切片值、最大切片值有关
long blockSize = file.getBlockSize();
// 计算切片大小
// blockSize=512；minSize=1；maxSize=9223372036854775807
// splitSize的值为512
long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
...
// 最终返回的值为一个切片集合
// 具体的值为：
[hdfs://s100/data/wc.txt:0+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:150+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:300+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:450+150,
hdfs://s100/data/wc.txt:600+158]
总共切了5个
return splits;
...
// 得到切片大小的一个下限值，返回的是一个最小切片的字节数
protected long getFormatMinSplitSize() {
return 1;
}
...
public static long getMinSplitSize(JobContext job) {
// SPLIT_MINSIZE = mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize(该配置项的默认值为0)
// job.getConfiguration().getLong(SPLIT_MINSIZE, 1L) = 0
return job.getConfiguration().getLong(SPLIT_MINSIZE, 1L);
}
...
public static long getMaxSplitSize(JobContext context) {
// SPLIT_MAXSIZE = mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
// Long.MAX_VALUE的意思为取长整型的最大值9223372036854775807
// context.getConfiguration().getLong(SPLIT_MAXSIZE,Long.MAX_VALUE)的值为9223372036854775807
return context.getConfiguration().getLong(SPLIT_MAXSIZE,
Long.MAX_VALUE);
}
...
protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
long maxSize) {
// 先在maxSize与blockSize之间选择小的，再使用该值与minSize之间取得大的值
// 就是取了三个值之间的中间值
return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
}split计算方法
通过对源代码的跟踪，将split的计算方法总结如下：
minSize = 1(默认) (属性名字：mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize)
maxSize = Long.MAX_VALUE(默认) (属性名字：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize)
blockSize = 512 (属性名字：dfs.blocksize=128mb默认值)
计算方法：max(minSize,min(blockSize,maxSize))
根据上述数据，所以该过程中的切片大小为512