13.MapReduce框架原理

13.1InputFormat数据输入

13.1.4FileInputFormat切片机制

13.1.4.1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

13.1.4.2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
filel.txt.split3– 256~320
file2.txt.split1–0～10M

13.1.4.3FileInputFormat切片大小的参数配置

13.1.4.3.1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。

13.1.4.3.2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。

13.1.4.3.3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();

13.1.5TextInputFormat

13.1.5.1FileInputFormat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。

13.1.5.2TextInputFormat

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)

13.1.6CombineTextInputFormat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。

13.1.6.1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。

13.1.6.2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。

13.1.6.3切片机制

生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程两部分。

13.1.6.3.1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。

13.1.6.3.2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

13.1.7CombineTextInputFormat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

内容随机，只要文件的大小差不多就行

（2）期望
期望一个切片处理4个文件
2）实现过程

（1）不做任何处理，创建一个包，将之前写的wordCountMapper案例全部复制到新建的包里，https://blog.csdn.net/Redamancy06/article/details/126461702?spm=1001.2014.3001.5502复制的时候要同时将这3个类一起复制

然后将这里的路径改一下。输入路径为你的四个文件的位置；输出路径自己填。
运行之前写过的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);

导这个包

（b）运行结果为3个切片。

（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