1. Mapper 与 Reducer 数量

对于一个默认的MapReduce Job 来说，map任务的数量等于输入文件被划分成的分块数，这个取决于输入文件的大小以及文件块的大小（如果此文件在 HDFS中）。但是对于 reduce的任务，并不会自动决定reducer数目的大小，若未指定，则默认为1。例如：

但单个reducer任务执行效率不尽人意，在实际场景中会将它设置为一个较大的数值。此时，决定Key条目被送往哪个reducer由方法 setPartitionerClass() 指定：job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);

默认为HashPartitioner，它会将每条Key做Hash，然后与最大的整型值做一次按位与操作，以得到一个非负整数。然后对分区数做取模（mod）操作，将key分配到其中一个分区。这里的分区数即为reducer数目。HashPartitioner 源码如下：

public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
     public HashPartitioner() {
     }

     public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
         return (key.hashCode() & 2147483647) % numReduceTasks;
     }
 }

若是为reducer数目设置为默认值1，则所有的中间数据都会被放入到一个reducer中，作业处理效率会非常低效。若是设置了过大的值，则每个reducer都会输出一个文件，会导致过多的小文件。

在为一个任务选择多少个reducer个数时，应遵循的原则为：目标reducer保持在每个运行5分钟左右，且产生至少一个HDFS块的输出比较合适。

记录在发送给 reducer 之前，会被MapReduce系统进行排序。因此输入文件中的行会被交叉放入一个合并后的输出文件。

2. 输入格式

我们已经了解到map的输入是分片（split），一个分片对应一个mapper，且仅被一个mapper处理。分片里面是多条记录（item）。“输入分片”在Hadoop中以InputSplit 接口的方式提供：

public interface InputSplit extends Writable {
     long getLength() throws IOException;

     String[] getLocations() throws IOException;
 }

它包含两个方法，分别为getLength() 与 getLocations()。其中getLength() 用于获取数据的长度（以字节为单位）；getLocations() 用于获取一组存储位置（也就是一组主机名）。其中getLocations()的返回值由mapreduce系统获取后，实现data locality，也就是尽量将map任务放在离数据节点近的地方。而getLength() 的返回值用于排序分片，将最大的分片优先处理，以最小化整个作业运行的时间。

InputSplit（mapreduce中的分片）由InputFormat创建，它负责创建输入分片，并将它们分成一条条记录（item）。首先简单看一下InputFormat 抽象类：

public abstract class InputFormat<K, V> {
     public InputFormat() {
     }

     public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext var1) throws IOException, InterruptedException;

     public abstract RecordReader<K, V> createRecordReader(InputSplit var1, TaskAttemptContext var2) throws IOException, InterruptedException;
 }

这里 getSplits() 方法计算分片，然后将计算得到的List 结果发给 application master。Application master 根据其分片所在节点信息，调度map任务到离分片数据最近的节点。在map任务端，会把输入分片传给 InputFormat 的 createRecordReader() 方法，此方法会返回一个 RecordReader 对象，用于迭代读取这个分片上的记录（item），并生成记录的键值对，之后传递给 map函数。通过查看 Mapper 类中的 run() 方法，更好的了解此过程：

public void run(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
     this.setup(context);

     try {
         while(context.nextKeyValue()) {
             this.map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
         }
     } finally {
         this.cleanup(context);
     }

 }

这里，先运行setup() 操作，然后从 context 不断迭代获取分片的内容，并传给map() 方法，并由map() 方法进一步对 key-value 对进行处理。

3. FileInputFormat类

在Hadoop 中，数据源一般为文件，而 FileInputFormat 类就是用于处理数据源为文件的一个（继承于）InputFormat 类:

public abstract class FileInputFormat<K, V> implements InputFormat<K, V> {

可以看到它是一个抽象类，它的实现类有CombineFileInputFormat、TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat以及SequenceFileInputFormat。

FileInputFormat类提供两个功能：1. 指出作业的输入文件位置；2. 为输入文件生成分片的代码实现。

在FileInputFormat中，作业的输入可以是一个文件、一个目录，也可以是目录与文件的集合。它提供了四种方法用于设置Job的输入路径：

public static void addInputPath(JobConf conf, Path path)

public static void addInputPaths(JobConf conf, String commaSeparatedPaths)

public static void setInputPaths(JobConf conf, Path... inputPaths)

public static void setInputPaths(JobConf conf, String commaSeparatedPaths) 

其中addInputPath() 和 addInputPaths() 用于添加路径，以构成路径列表。而setInputPath() 用于一次性设置完整的路径列表（会替换前面所有路径设置）。

在设置路径后，也可以指定需要排除的特定文件，此功能由 setInputPathFilter() 实现：

public static void setInputPathFilter(JobConf conf, Class<? extends PathFilter> filter) {
     conf.setClass("mapreduce.input.pathFilter.class", filter, PathFilter.class);
 }

它可以设置一个过滤器PathFilter，默认的实现是过滤掉隐藏文件（以 . 和 _ 开头的文件）。如果通过setInputPathFilter() 设置过滤器，它会在默认过滤器的基础上进行过滤，也就是说，仅会在非隐藏文件中再次进行过滤。

输入路径的设置可以通过属性与选项进行配置，在属性配置中相关配置为：

mapreduce.input.fileinputformat.inputdir （逗号分隔属性，无默认值）

mapreduce.input.pathFilter.class  （PathFilter 类名，无默认值）

4. FileInputFormat 类处理输入分片

在设置了一组文件后，FileInputFormat会将文件转换为输入分片。这里需要注意的是：在HDFS中，一个文件可以占用（分布到）多个block，但是不会存在一个block中存多个文件。对于小文件（小于一个HDFS 块大小的文件）来说，一个文件就是占用一个block，但是不会占据整个block的空间。例如，当一个1MB的文件存储在一个128MB 的块中时，文件只使用 1MB 的磁盘空间，而不是128MB）。

FileInputFormat 只分割大文件，也就是文件超过HDFS块的大小。在FileInputFormat中，控制分片大小的属性有：

mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize  一个文件分片最小的有效字节数（int类型），默认值为1（字节）

mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize  一个文件分片中最大的有效字节数（long 类型），默认值为Long.MAX_VALUE，即9223372036854775807

dfs.blocksize        HDFS中的块大小（按字节），默认为 128MB（即 134217728）

最小分片通常为1个字节，用户可以设置最小分片的大小超过HDFS 块大小，这样会强制分片比HDFS块大。但是如果数据存储在 HDFS 上，则这样对data locality 来说，并不友好，以至于延长任务执行时间。

最大分片默认是 Java Long 类型的最大值，只有把它的值设置为小于 HDFS Block 大小才有效，此时会强制分片比块小。

在 FileInputFormat中，分片的大小由以下公式计算：

protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, long maxSize) {
     return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
 }

其中参数部分为：

long minSize = Math.max(this.getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
long maxSize = getMaxSplitSize(job);

protected long getFormatMinSplitSize() {
     return 1L;
 }

public static long getMinSplitSize(JobContext job) {
     return job.getConfiguration().getLong("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize", 1L);
 }

public static long getMaxSplitSize(JobContext context) {
     return context.getConfiguration().getLong("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", 9223372036854775807L);
 }

minSize 若未指定，则默认为 1。MaxSize默认为Java Long类型最大值。再计算时，先取 maxSize 和 blockSize 的最小值，然后再取结果与 minSize的最大值。

在默认情况下：minSize < blockSize < maxSize

所以分片的大小就是 blockSize大小。

5. 小文件与 CombineFileInputFormat

相对于大量的小文件，Hadoop更适合处理少量的大文件。其中一个原因是：对于每个小文件（远小于 HDFS块大小），FileInputFormat 都会生成一个分片（生成的分片要么是文件的整个内容，要么是文件的部分内容），这样会产生大量的 map 任务，并且每个map任务仅处理一小部分数据，这样会导致任务执行效率低下，时间过长。

CombineFileInputFormat 可以缓解此问题，它针对小文件而设计。FileInputFormat 为每个小文件产生一个分片，而CombineFileInpurtFormat 把多个文件打包到一个分片中，以便于每个 mapper 可以处理更多的数据。更重要的是：CombineFileInputFormat在分配多个block到同一个 split时，会考虑到node locality 以及 rack locality。所以它的速度在一个典型的 mr 任务中，处理输入的速度并不会下降。

不过尽可能要避免小文件过多的情况，原因有：

　　1. 处理小文件会增加运行作业而必须的寻址次数

　　2. 浪费namenode的内存

可以尝试使用顺序文件（sequence file）将这些小文件合并成一个或多个大文件：例如将文件名作为key，文件内容作为 value。但是如果集群里已经有了大量小文件，可以尝试一下CombineFileInputFormat 方法。

CombinedFileInputFormat不仅处理小文件有好处，处理大文件时也有益处。例如，如果mapper在处理一个block时仅花费很少的时间，则可以考虑使用CombineFileInputFormat，并将maximum split size 设置为 HDFS block 大小的几倍（参数为mapred.max.split.size）。这样每个mapper会处理多个block，使得整个处理时间下降。

6. 避免分片

有时候可能需要计算整个文件里的顺序关系，这种任务无法分布式处理，所以只能让文件由一个mapper处理，此时需要避免文件被分片。

有两种方式可以避免文件被分片，而是当作一个单独分片处理：

　　1. 设置最小分片大小split.minsize 为Java Long类型最大值（long.MAX_VALUE）

　　2.  使用FileInputFormat 具体子类时，重写isSplitable() 方法，把返回值设置为 false

使用第二种方法时，以 TextInputFormat类为例：

public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> implements JobConfigurable {
     private CompressionCodecFactory compressionCodecs = null;

     public TextInputFormat() {
     }

     public void configure(JobConf conf) {
         this.compressionCodecs = new CompressionCodecFactory(conf);
     }

     protected boolean isSplitable(FileSystem fs, Path file) {
         CompressionCodec codec = this.compressionCodecs.getCodec(file);
         return null == codec ? true : codec instanceof SplittableCompressionCodec;
     }

….

}

默认会根据 CompressionCodec 类型判断是否切分，也可以直接指定return 为 false，使得输入文件不可切分。

References：Hadoop权威指南第4版