我正在基于 Hortonworks 的 Microsoft HDInsight 中处理 Map-Only MR 作业。我的输入数据约为 1GB， block 大小为 128MB。
当我在没有设置分割大小的情况下运行我的作业时，我的输入数据被分成 2 个分割， map task 的数量也是 2。这需要很长时间，所以我想通过增加 map task 的数量来加快这个过程。
我通过设置 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 和 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 的值来设置分割数。
首先，我将拆分次数设置为 8，此作业耗时为 35 分钟。然后我设置为16和64，耗时分别是21分钟和16分钟。
但是当我将拆分设置为 128 时，这项工作消耗的时间从 16 分钟增加到 18 分钟。
我的问题:
1:为什么 map task 越多时间越长？我知道实例化 map 类需要一些时间，但还有其他原因吗？
2:有没有办法决定最合适的分割大小？
谢谢 PS:我的输入文件是没有“.txt”的文本文件。
最佳答案
在您的情况下，在您的 JVM 中实例化一个 Mapper 类可能比您在 Mapper 中的逻辑花费更多的时间。还有一个原因可能是集群中的资源无法启动 Mapper。其中一些将等到您当前的任务/映射器完成，然后它们将被实例化。
关于hadoop - 如何在 mapreduce 作业中获得适当大小的输入拆分，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35590019/
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