hadoop 数据偏移怎么解决
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发布时间：2022-04-23 03:30
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时间：2022-04-14 06:40
众所周知，一个“常见”的MapRece程序的Map阶段，是把输入文件分割成很多份，然后一行一行读取，然后进行编程操作。但是这个说法实际上是不严谨的。实际上，在一个“常见”的MapRece任务的Map阶段，启动时是做了以下步骤：
1. 把输入文件分割成M块，一台机器负责其中的几块，这一块叫一个“输入分片”
2. 对于每一块，启动一个任务，运行一个子任务，然后把这一块里面的每一行，一行行输入到Map方法中
这里M的决定十分的复杂，有很多因素能够影响它。例如，若HDFS是按照M作为一块存储数据的，那么较好的想法就是不要分割这里面的数据块，那么上面M个块的大小有可能会被设为M。
而这里就会遇到两个问题：
1. 对于某一行输入数据，我该分配这个数据给这M个任务中的哪一个？这些任务又由哪台机器负责处理？
2. 如果发生了某一行输入数据，一半在机器A存放，而另一半在机器B存放，怎么搞？
对于第一个问题，一个比较好的解决方法是，谁有数据谁去做。例如有一行数据，在设置三个复本的情况下，它可能存放于机器A,B,C中，那么我们可以指定这行数据（甚至其所属的块）由机器A去做（实际上更复杂）。
对于第二个问题，最简单的方法就是，在开始的时候，重新划分一下输入分片，然后让某台机器把那半行数据给另一台机器。
而这在“常见”的情况中，是通过记录以下信息实现的：
1. 输入分片所在的文件
2. 输入分片的偏移量
3. 输入分片的长度
4. 输入分片所在机器
而通过这种方法，系统就可以通过上面的信息告诉负责这一个输入分片的机器，要去哪里读取数据。然后，启动的子任务就会把这一个输入分片按行分割，然后同样用偏移量的方法，一行行处理数据。在这种情况中，Map方法的输入KEY就是偏移量了。
那么关于能否不按行读取的问题，实际上，这里有一个implement，叫“InputFormat”，而用户在启动MapRece的时候需要指定一个它的一个实现。而通过重写里面的方法，是可以修改读取数据的方式的。上面我说的“常见”的情况，其实就是在没有指定InputFormat的实现的时候，调用的默认方法。
而具体怎么重写这个方法，并不是我想要讨论的。这里我在尽量不涉及源代码的情况下，用相当不严谨但是较为易懂的语言说了这么多，是想说明一件事：在MapRece程序中，网络负载是一个很重要的瓶颈。为什么要尽量用本地的数据进行处理？为什么会有机架感知功能？这实际上就是为了减轻网络负载。不过实际上，即使是本地的数据，在运作的过程中其也是先发送出去，然后兜一圈返回本机再进行计算。
所以：
1. MapRece编程的一大问题，是如何减轻网络负载。
2. HDFS和MapRece架构的设计，确实十分精妙地考虑了这个问题。
