MapTask的并行度指的是map阶段有多少个并行的task共同处理任务。map阶段的任务处理并行度，势必影响到整个job的处理速度。那么，MapTask并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？

一个MapReducejob的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，即客户端提交job之前会对待处理数据进行逻辑切片。切片完成会形成切片规划文件（job.split），每个逻辑切片最终对应启动一个maptask。

逻辑切片机制由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成。

FileInputFormat切片机制

FileInputFormat中默认的切片机制：

A.简单地按照文件的内容长度进行切片

B.切片大小，默认等于block大小

C.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

比如待处理数据有两个文件：

file1.txt 320M

file2.txt 10M  

经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下：

file1.txt.split1—0M~128M

file1.txt.split2—128M~256M

file1.txt.split3—256M~320M

file2.txt.split1—0M~10M

FileInputFormat中切片的大小的参数配置

在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：

Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); 

切片主要由这几个值来运算决定：

minsize：默认值：1

配置参数： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize

maxsize：默认值：Long.MAXValue

配置参数：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

blocksize

因此，默认情况下，split size=block size,在hadoop 2.x中为128M。

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。

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。

但是，不论怎么调参数，都不能让多个小文件“划入”一个split。

还有个细节就是：

当bytesRemaining/splitSize > 1.1不满足的话，那么最后所有剩余的会作为一个切片。从而不会形成例如129M文件规划成两个切片的局面