Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（一）
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（一）
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（一）
前言
在大数据时代，高效地处理海量数据成为了各行各业的迫切需求。Hadoop作为一种重要的大数据处理框架，其核心概念之一就是MapReduce。今天开始将深入了解MapReduce，探索其在大数据处理中的重要作用。
1.MapReduce概述
1.1MapReduce 定义
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。
1.2MapReduce 优缺点
优点
1）MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量 廉价的PC机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一 样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。
2）良好的扩展性 当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。
3）高容错性 MapReduce 设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。
4）适合PB级以上海量数据的离线处理
可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。
缺点
1）不擅长实时计算
MapReduce 无法像MySQL一样，在毫秒或者秒级内返回结果。 2）不擅长流式计算
流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化。
这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。
3）不擅长DAG（有向无环图）计算
多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce 并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。
1.3MapReduce 核心思想
（1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
（2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。 （3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。 （4）MapReduce 编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。 总结：分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。
1.4 MapReduce 进程
一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程： （1）MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。 （2）MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。 （3）ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。
1.5 官方WordCount源码
采用反编译工具反编译源码，发现WordCount案例有Map类、Reduce类和驱动类。且 数据的类型是Hadoop自身封装的序列化类型。
1.6 常用数据序列化类型
Java 类型 | Hadoop Writable 类型 |
|---|---|
Boolean | BooleanWritable |
Byte | ByteWritable |
Int | IntWritable |
Float | FloatWritable |
Long | LongWritable |
Double | DoubleWritable |
String | Text |
Map | MapWritable |
Array | ArrayWritable |
Null | NullWritable |
1.7 MapReduce 编程规范
用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer和Driver。 1．Mapper阶段 （1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类 （2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义） （3）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中 （4）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义） （5）map()方法（MapTask进程）对每一个<K,V>调用一次
2．Reducer阶段 （1）用户自定义的Reducer要继承自己的父类 （2）Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV （3）Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中
3．Driver阶段 （4）ReduceTask进程对每一组相同k的<k,v>组调用一次reduce()方法 相当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YARN集群，提交的是 封装了MapReduce程序相关运行参数的job对象
1.8 WordCount 案例实操
1.8.1 本地测试 1）需求 在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 （1）输入数据
（2）期望输出数据 atguigu 2 banzhang 1 cls 2 hadoop 1 jiao 1 ss 2 xue 1 2）需求分析 按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。
1、输入数据 tguigu atguigu ss ss cls cls jiao banzhang xue hadoop
2、输出数据 atguigu 2 banzhang1 cls 2 hadoop 1 jiao 1 ss 2 xue1
3、Mapper // 3.1 将MapTask传给我们的文本 内容先转换成String atguigu atguigu // 3.2 根据空格将这一行切分成单词 atguigu atguigu // 3.3 将单词输出为<单词，1> atguigu, 1 atguigu, 1
4、Reducer // 4.1 汇总各个key的个数 atguigu, 1 atguigu, 1 // 4.2 输出该key的总次数 atguigu, 2
5、Driver // 5.1 获取配置信息，获取job对象实例 // 5.2 指定本程序的jar包所在的本地路径 // 5.3 关联Mapper/Reducer业务类 // 5.4 指定Mapper输出数据的kv类型 // 5.5 指定最终输出的数据的kv类型 // 5.6 指定job的输入原始文件所在目录 // 5.7 指定job的输出结果所在目录 // 5.8 提交作业
3）环境准备 （1）创建maven工程，MapReduceDemo （2）在pom.xml文件中添加如下依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>
</dependencies> （2）在项目的src/main/resources 目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在 文件中填入。
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n （3）创建包名：com.atguigu.mapreduce.wordcount
4）编写程序 （1）编写Mapper类
package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text,
IntWritable>{
Text k = new Text();
IntWritable v = new IntWritable(1);
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行
String line = value.toString();
// 2 切割
String[] words = line.split(" ");
// 3 输出
for (String word : words) {
k.set(word);
context.write(k, v);
}
}
} （2）编写Reducer类
package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text,
IntWritable>{
int sum;
IntWritable v = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context
context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 累加求和
sum = 0;
for (IntWritable count : values) {
sum += count.get();
}
// 2 输出
v.set(sum);
context.write(key,v);
}
} （3）编写Driver驱动类
package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException,
ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息以及获取job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 关联本Driver程序的jar
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 3 关联Mapper和Reducer的jar
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 4 设置Mapper输出的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 5 设置最终输出kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 6 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 提交job
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
} 5）本地测试 （1）需要首先配置好HADOOP_HOME变量以及Windows运行依赖 （2）在IDEA/Eclipse上运行程序
1.8.2 提交到集群测试 集群上测试 （1）用maven打jar包，需要添加的打包插件依赖
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.6.1</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build> 注意：如果工程上显示红叉。在项目上右键->maven->Reimport刷新即可。
（2）将程序打成jar包
（3）修改不带依赖的jar包名称为wc.jar，并拷贝该jar包到Hadoop集群的 /opt/module/hadoop-3.1.3路径。 （4）启动Hadoop集群
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh （5）执行WordCount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar wc.jar
com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/input
/user/atguigu/output2.Hadoop序列化
2.1序列化概述
1）什么是序列化
序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁 盘（持久化）和网络传输。 反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换 成内存中的对象。
2）为什么要序列化
一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能 由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的” 对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。
3）为什么不用Java的序列化
Java 的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带 很多额外的信息（各种校验信息，Header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以， Hadoop 自己开发了一套序列化机制（Writable）。
4）Hadoop 序列化特点：
（1）紧凑 ：高效使用存储空间。 （2）快速：读写数据的额外开销小。 （3）互操作：支持多语言的交互
2.2自定义bean对象实现序列化接口（Writable）
在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部 传递一个bean对象，那么该对象就需要实现序列化接口。 具体实现bean对象序列化步骤如下7步。 （1）必须实现Writable接口
（2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造
public FlowBean() {
super();
} （3）重写序列化方法
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
} （4）重写反序列化方法
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow = in.readLong();
downFlow = in.readLong();
sumFlow = in.readLong();
} （5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致 （6）要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用"\t"分开，方便后续用。 （7）如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为 MapReduce 框中的Shuffle 过程要求对key必须能排序。详见后面排序案例。
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
} 2.3序列化案例实操
1）需求 统计每一个手机号耗费的总上行流量、总下行流量、总流量 （1）输入数据
（2）输入数据格式：
（3）期望输出数据格式
2）需求分析
3）编写MapReduce程序 （1）编写流量统计的Bean对象
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
//1 继承Writable接口
public class FlowBean implements Writable {
private long upFlow; //上行流量
private long downFlow; //下行流量
private long sumFlow; //总流量
//2 提供无参构造
public FlowBean() {
}
//3 提供三个参数的getter和setter方法
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
//4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeLong(upFlow);
dataOutput.writeLong(downFlow);
dataOutput.writeLong(sumFlow);
}
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
this.upFlow = dataInput.readLong();
this.downFlow = dataInput.readLong();
this.sumFlow = dataInput.readLong();
}
//5 重写ToString
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
} （2）编写Mapper类
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>
{
private Text outK = new Text();
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//1 获取一行数据,转成字符串
String line = value.toString();
//2 切割数据
String[] split = line.split("\t");
//3 抓取我们需要的数据:手机号,上行流量,下行流量
String phone = split[1];
String up = split[split.length - 3];
String down = split[split.length - 2];
//4 封装outK outV
outK.set(phone);
outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
outV.setSumFlow();
//5 写出outK outV
context.write(outK, outV);
}
} （3）编写Reducer类
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean>
{
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context
context) throws IOException, InterruptedException {
long totalUp = 0;
long totalDown = 0;
//1 遍历values,将其中的上行流量,下行流量分别累加
for (FlowBean flowBean : values) {
totalUp += flowBean.getUpFlow();
totalDown += flowBean.getDownFlow();
}
//2 封装outKV
outV.setUpFlow(totalUp);
outV.setDownFlow(totalDown);
outV.setSumFlow();
//3 写出outK outV
context.write(key,outV);
}
} （4）编写Driver驱动类
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException,
ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1 获取job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
//2 关联本Driver类
job.setJarByClass(FlowDriver.class);
//3 关联Mapper和Reducer
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
//4 设置Map端输出KV类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
//5 设置程序最终输出的KV类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
//6 设置程序的输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\flowoutput"));
//7 提交Job
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
} 3. MapReduce框架原理
3.1InputFormat 数据输入
3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制
1）问题引出
MapTask 的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。 思考：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数 据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？
MapTask并行任务是否越多越好呢？哪些因 素影响了MapTask并行度？ 2）MapTask并行度决定机制
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。
3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详解
1）Job提交流程源码详解
waitForCompletion()
submit();
// 1建立连接
connect();
// 1）创建提交Job的代理
new Cluster(getConfiguration());
// （1）判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境
initialize(jobTrackAddr, conf);
// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)
// 1）创建给集群提交数据的Stag路径
Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);
// 2）获取jobid ，并创建Job路径
JobID jobId = submitClient.getNewJobID();
// 3）拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);
rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);
// 4）计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
input.getSplits(job);
// 5）向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
conf.writeXml(out);
// 6）提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(),
job.getCredentials()); 
2）FileInputFormat 切片源码解析（input.getSplits(job)）
（1）程序先找到你数据存储的目录。 （2）开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件 （3）遍历第一个文件ss.txt a）获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)
b）计算切片大小
computeSplitSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M
c）默认情况下，切片大小=blocksize
d）开始切，形成第1个切片：ss.txt—0:128M 第2个切片ss.txt—128:256M 第3个切片ss.txt—256M:300M （每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片）
e）将切片信息写到一个切片规划文件中
f）整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成
g）InputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。
（4）提交切片规划文件到YARN上，YARN上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启MapTask个数。
3.1.3 FileInputFormat 切片机制
1、切片机制 （1）简单地按照文件的内容长度进行切片 （2）切片大小，默认等于Block大小 （3）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
2、案例分析 （1）输入数据有两个文件： file1.txt 320M file2.txt 10M （2）经过FileInputFormat的切片机制 运算后，形成的切片信息如下： file1.txt.split1-- 0~128 file1.txt.split2-- 128~256 file1.txt.split3-- 256~320 file2.txt.split1-- 0~10M
FileInputFormat切片大小的参数配置 （1）源码中计算切片大小的公式 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue 因此，默认情况下，切片大小=blocksize。 （2）切片大小设置 maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blockSize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。 minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blockSize还大。 （3）获取切片信息API
// 获取切片的文件名称 String name = inputSplit.getPath().getName(); // 根据文件类型获取切片信息 FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
3.1.4 TextInputFormat
1）FileInputFormat 实现类 思考：在运行MapReduce 程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制 格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce是如何读取这些数据的呢？ FileInputFormat 常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、 NLineInputFormat、CombineTextInputFormat 和自定义 InputFormat 等。 2）TextInputFormat TextInputFormat 是默认的 FileInputFormat 实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable 类型。值是这行的内容，不包括任何行终止 符（换行符和回车符），Text类型。 以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。 Rich learning form Intelligent learning engine Learning more convenient From the real demand for more close to the enterprise 每条记录表示为以下键/值对： (0,Rich learning form) (20,Intelligent learning engine) (49,Learning more convenient) (74,From the real demand for more close to the enterprise)
3.1.5 CombineTextInputFormat 切片机制
框架默认的TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会 是一个单独的切片，都会交给一个 MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的 MapTask，处理效率极其低下。 1）应用场景： CombineTextInputFormat 用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到 一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。 2）虚拟存储切片最大值设置 CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m 注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。 3）切片机制 生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程二部分。
（1）虚拟存储过程： 将输入目录下所有文件大小，依次和设置的 setMaxInputSplitSize 值比较，如果不 大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍， 那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时 将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。 例如setMaxInputSplitSize 值为 4M，输入文件大小为8.02M，则先逻辑上分成一个 4M。剩余的大小为4.02M，如果按照4M逻辑划分，就会出现0.02M的小的虚拟存储 文件，所以将剩余的4.02M文件切分成（2.01M和2.01M）两个文件。 （2）切片过程： （a）判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独 形成一个切片。 （b）如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。 （c）测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小 文件，则虚拟存储之后形成6个文件块，大小分别为： 1.7M，（2.55M、2.55M），3.4M以及（3.4M、3.4M） 最终会形成3个切片，大小分别为： （1.7+2.55）M，（2.55+3.4）M，（3.4+3.4）M
3.1.6 CombineTextInputFormat 案例实操
1）需求 将输入的大量小文件合并成一个切片统一处理。 （1）输入数据 准备4个小文件
（2）期望 b.txt 期望一个切片处理4个文件 2）实现过程 c.txt d.txt （1）不做任何处理，运行1.8节的WordCount案例程序，观察切片个数为4。
number of splits:4 （2）在WordcountDriver 中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为3。 （a）驱动类中添加代码如下：
// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
//虚拟存储切片最大值设置4m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304); （b）运行如果为3个切片。
number of splits:3 （3）在WordcountDriver 中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为1。 （a）驱动中添加代码如下：
// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
//虚拟存储切片最大值设置20m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 20971520); （b）运行如果为1个切片
number of splits:1 3.2 MapReduce工作流程
上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第 16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： （1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 （2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件 （3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 （4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序 （5）ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据 （6）ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序） （7）合并成大文件后，Shuffle的过程也就结束了，后面进入ReduceTask的逻辑运算过 程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法） 注意： （1）Shuffle 中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区 越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。 （2）缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。