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java - Hadoop 0.21.0 中打开文件描述符的预期消耗

coder 2024-01-07 原文

给定Hadoop 0.21.0,框架对相对于每个单独映射和缩减操作的打开文件描述符的数量做出了哪些假设?具体来说,是什么子操作导致 Hadoop 在作业执行期间打开新的文件描述符或溢出到磁盘?

(这是故意忽略 MultipleOutputs 的使用,因为它非常明显地破坏了系统提供的保证。)

我的理由很简单:我想确保我为 Hadoop 编写的每个作业都保证为每个映射器或缩减器提供有限数量的所需文件描述符。 Hadoop 乐于从程序员那里抽象出这一点,这通常是一件好事,如果不是在服务器管理期间掉下另一只鞋的话。

我原本 asked this question on Server Fault从事物的集群管理方面。由于我也负责编程,所以这个问题在这里同样相关。

最佳答案

提供对问题的一些见解的 Here's a post:

This happens because more small files are created when you use MultipleOutputs class. Say you have 50 mappers then assuming that you don't have skewed data, Test1 will always generate exactly 50 files but Test2 will generate somewhere between 50 to 1000 files (50Mappers x 20TotalPartitionsPossible) and this causes a performance hit in I/O. In my benchmark, 199 output files were generated for Test1 and 4569 output files were generated for Test2.

这意味着,对于正常行为,映射器的数量恰好等于打开的文件描述符的数量。 MultipleOutputs 显然会使这个数字偏离映射器数量乘以可用分区的数量。 Reducers 然后正常进行,每次 reduce 操作生成一个文件(因此,一个文件描述符)。

然后问题就变成了:在 spill 操作期间,大多数这些文件都被每个映射器保持打开状态,因为输出被 split 高高兴兴地 martialized。因此存在可用文件描述符问题。

因此,当前假设的最大文件描述符限制应该是:

Map phase: number of mappers * total partitions possible

Reduce phase: number of reduce operations * total partitions possible

正如我们所说,就是这样。

关于java - Hadoop 0.21.0 中打开文件描述符的预期消耗,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4357034/

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