MapReduce切片机制，java架构师课程网盘

切片的规则我们需要通过阅读源代码来了解。首先我们来看下hadoop中默认的两个参数配置

官网地址:http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml

mapreduce.job.split.metainfo.maxsize 10000000

mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 0

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注意:SPLIT_SLOP = 1.1，即当划分后剩余文件大小除splitSize大于1.1时，循环继续，小于1.1时退出循环，将剩下的文件大小归到一个切片上去。

// 128MB

long blockSize = file.getBlockSize();

// 128MB

long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);

// 文件的大小 260MB

long bytesRemaining = length;

// 第一次 260/128=2.x > 1.1

// 第二次 132/128=1.03 <1.1 不执行循环

while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {

// 获取块的索引

int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);

// 将块的信息保存到splits集合中

splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,

blkLocations[blkIndex].getHosts(),

blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));

// 260-128=132MB

bytesRemaining -= splitSize;

}

// 将剩余的132MB添加到splits集合中

if (bytesRemaining != 0) {

int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);

splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,

blkLocations[blkIndex].getHosts(),

blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));

}