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hadoop下怎么计算MapReduce过程中需要的缓冲区大小

本篇内容介绍了“hadoop下怎么计算MapReduce过程中需要的缓冲区大小”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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在Map阶段,map函数会产生中间数据输出并保存在内存缓冲区中(缓冲区大小由io.sort.mb参数指定)。一旦达到占用阈值(默认是80%),缓冲区的内容就会写入本地磁盘,这也就是所谓的溢写(spill)。

缓冲区内会存储溢写记录的元数据(每条数据元数据长度为16字节)和溢写记录。

分配给元数据的空间由参数io.sort.record.percent指定,默认5%,其余分配给溢写记录使用。

要确定缓冲区所需的内存空间,需要计算溢写记录和元数据分别所占空间大小。

具体计算方法如下:

Record length = Map output bytes / Map output records = 68022178 / 472293 = 144bytes

Spilled Records Size =  Spilled Records * Record length = 144 * 472293 = 68022178 = 64M

Metadata Size = Metadata length * Spilled Records = 16 * 472293 = 7556688 = 7M

io.sort.record.percent = 16 / (16 + 144) = 0.1

io.sort.mb = Metadata size + Spilled Records size = 64 + 7 = 71M


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