Hadoop Mapreduce 中的FileInputFormat类的文件切分算法和host选择算法

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文件切分算法

文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段。 FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit。对于每个文件，由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。

• goalSize：根据用户期望的InputSplit数据计算，即totalSize/numSplit。totalSize为文件总大小；numSplit为用户设定的Map Task个数，默认情况下是1.
• minSize：InputSplit的最小值，由配置参数mapred.min.split.size确定，默认是1.
• blockSize:文件在HDFS中存储的block大小，不同文件可能不同，默认是64MB.

这三个参数共同决定InputSplit的最终大小，计算方式：
splitSize = max{mainSize,min{goalSize,biockSize}}

一旦确定splitSize值后，FileInputFormat将文件依次切成大小为splitSize的InputSplit，最后剩下不足splitSize的数据块单独成为一个InputSplit。

host选择算法

InputSplit切分方案确定之后，需要确定每个InputSplit的元数据信息。元数据信息通常由四部分组成：<file,start,length,host>，分别表示InputSplit所在的文件、起始位置、长度以及所在的host（节点）列表。其中，前面三项容易确定，难点在于host列表的选择方法。

Hadoop将数据本地性按照代价划分为三个等级：node locality、rack locality和data center locality。在进行任务调度时，会依次考虑这三个节点的locality，即有限让空闲资源处理本节点上的数据，如果节点上没有任何可处理的数据，则处理同一个机架上的数据，最差的情况是处理其他机架上的数据，但是必须位于同一个数据中心。

FileInputFormat设计了一个简单有效的启发式算法：首先按照rack包含的数据量对rack进行排序，然后在rack内部按照每个node包含的数据量对node排序，最后取前N个node的host作为InputSplit的host列表，这里的N为block的副本数。当任务调度器调度Task时，只要将Task调度给位于host列表中的节点，就认为该Task满足本地性。

当使用基于FileInputFormat实现InputFormat时，为了提高Map Task的数据本地性，应尽量使InputSplit大小与bolck大小相同。

Hadoop Mapreduce 中的FileInputFormat类的文件切分算法和host选择算法

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