MapReduce Client 端源码简析

MapReduce Client 端源码解析

MapReduce Client 端负责将用户提交的 Job 提交到集群上执行。其中，一个重要的步骤就是将输入数据划分成多个 Split，每个 Split 由一个 Map 任务处理。本文将深入解析 MapReduce Client 端源码，重点介绍 File 划分 Split 的过程。

遍历 File，获取 Block 信息

Client 端首先遍历 Job 中的每个 File，获取其包含的 Block 信息。每个 Block 由一个 Location 和一个 BlockSize 组成，表示 Block 在集群中存储的位置及其大小。

    // 遍历 Job 中的每个 File
    for (FileSplit fileSplit : job.getInputSplits()) {
        // 获取 File 中所有 Block 的 Location 和 BlockSize
        FileStatus fileStatus = fs.getFileStatus(fileSplit.getPath());
        BlockLocation[] blockLocations = fs.getFileBlockLocations(
                fileSplit.getPath(), fileSplit.getStart(), fileSplit.getLength());
    }

计算 Split Size

在获取了 Block 信息后，Client 端根据算法计算 Split Size。Split Size 是划分 Split 的粒度，通常为 BlockSize 的整数倍。计算公式为：

splitSize = (long) Math.min(job.getSplitSize(),
        Math.ceil(job.getNumMapTasks() * 1.1) * minSizePerNode);

其中，job.getSplitSize() 为用户配置的 Split Size，job.getNumMapTasks() 为需要执行的 Map 任务数，minSizePerNode 为每个节点处理 Split 的最小大小。

划分 Split

有了 Split Size 后，Client 端开始实际划分 Split。这里使用了一个循环，不断从 File 中取出 Block 并将其加入 Split 中，直到 Split 的大小达到 Split Size。

    while (remaining > 0) {
        // 取出下一个 Block
        BlockLocation blockLocation = blockLocations[i++];
        // 计算 Block 的大小和位置
        long blockSize = blockLocation.getLength();
        String[] hosts = blockLocation.getHosts();
        // 将 Block 加入 Split 中
        split.addLocation(hosts, blockSize);
        // 更新剩余大小
        remaining -= blockSize;
    }

生成 InputSplit

划分完成后，Client 端将 Split 转换为 InputSplit 对象。InputSplit 包含了 Split 的信息，例如 Block 位置、大小和所属 File。

    // 生成 InputSplit
    InputSplit inputSplit = new FileSplit(split.getPath(),
            split.getStart(), split.getLength(), split.getLocations());

总结

MapReduce Client 端通过遍历 File 获取 Block 信息、计算 Split Size 和划分 Split 来为 Map 任务做准备。这一过程至关重要，因为它决定了任务的粒度和执行效率。本文基于源码分析，详细介绍了 Client 端的逻辑和算法，有助于读者深入理解 MapReduce 工作原理。