如何高效地进行MapReduce作业中的块划分？

MapReduce中的块划分是将输入数据分割成多个独立的区块，以便并行处理。

MapReduce块划分与区块划分

MapReduce是一种编程模型，用于处理大量数据，在MapReduce中，输入数据被分割成独立的块，这些块被称为“Split”，每个Split由一个Map任务处理，因此Split的数量决定了Map任务的数量。

map数与split数的关系：在MapReduce作业中，map任务的数量是由输入数据的split数量决定的，每个split都会由一个单独的map任务来处理。

InputFormat的作用：InputFormat类负责将输入数据划分为多个逻辑上的InputSplit，并为每个InputSplit提供一个RecordReader，将其内容转换为键值对。

FileInputFormat的使用：FileInputFormat是InputFormat的一个子类，通常用于处理存储在HDFS上的文件，TextInputFormat和SequenceFileInputFormat都是其子类，分别用于处理普通文本文件和Sequence文件。

计算split大小：split的大小是根据block大小（默认为HDFS设置的文件存储BLOCK大小）、最小split大小和最大split大小来计算的，默认情况下，split大小等于block大小。

遍历文件并计算split：遍历输入目录中的每个文件，根据文件长度和split大小来确定split的数量和大小，如果文件长度为0且设置了跳过零长度文件的参数，则不生成split；否则，根据文件长度和split大小生成相应数量的split。

避免过小的split：在划分split时，会判断剩余待切分文件大小是否大于split大小的1.1倍，以避免生成过多的小split。

默认分片大小：在Hadoop 2.x中，默认的block大小是128MB，而在Hadoop 1.x中是64MB，可以在hdfssite.xml文件中通过dfs.block.size属性设置block大小。

自定义分片大小：可以通过设置mapredsite.xml文件中的mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize和mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数来自定义分片的最小和最大大小。

分片大小的选择依据：选择适当的分片大小可以平衡计算资源和网络传输效率，如果分片太小，会导致管理分片的总时间和构建Map任务的总时间增加；如果分片太大，可能会导致跨块读取数据，增加网络传输成本。

1、MapReduce中如何确定Map任务的数量？

在MapReduce作业中，Map任务的数量是由输入数据的split数量决定的，每个split都会由一个单独的Map任务来处理，Map任务的数量等于split的数量。

2、为什么MapReduce中的分片大小通常与HDFS的块大小一致？

分片大小与HDFS的块大小一致可以优化性能和减少网络传输数据量，当分片跨越两个数据块时，部分数据需要通过网络传输到Map任务节点，这会增加网络IO的压力并降低程序的通信效率，最佳分片大小应该和HDFS上的块大小一致。

MapReduce通过将大文件划分为多个split来提高并行度，每个split由一个Map任务处理，split的划分由InputFormat类完成，通常使用FileInputFormat及其子类，分片大小的选择影响计算资源和网络传输效率，通常与HDFS的块大小一致以优化性能。

序号	概念	描述
1	MapReduce块划分	将输入数据集分割成多个小的数据块（通常称为”切片”），每个块会被分配给一个Map任务进行处理。
2	切片大小	每个切片的大小通常取决于输入数据的大小和MapReduce作业的配置。
3	Map任务分配	每个切片被分配给一个Map任务，Map任务负责将输入切片转换成键值对输出。
4	切片划分逻辑	固定大小切片：切片大小固定，适用于文本文件等均匀分布的数据。