关于Hadoop分布式计算：多个Map分布在不同节点上执行

1 背景&问题

    学习Hadoop已经快一年了，也是似懂非懂的样子。由于项目的原因，再次启动Hadoop，一直以为这个很简单就能够实现多个机器一起完成一个任务，其实并不然。在实验过程中，发现Map的数量并不能通过设置“mapreduce.job.maps"来改变，这方面的资料也有很多。而且最大问题是，只有当输入文件分块达到8时才会出现7个分布在一个节点上，另外一个分布在另一个节点上。这个是与资源申请有关“Containers”（具体可以参考牛人“董的博客”），每个节点最多能容纳8个Containers（可以通过web查看），大致解释是一个Job对应一个Containers，然后每个Map也是。但是输入文件分块多，导致map数量变多，这样消耗的时间会更多。怎么才能做到多个Map比较均匀分布在不同的机器上呢？

2 解决过程

    第一章中，已经描述了，只有分块很多时，才能分布在不同节点上，但这并不是有效的方法。于是抱着尝试的心态“如果有多个Job呢，每个Job分成3个Map（用3个输入文件），能不能达到并行的效果”。今天，做了几个实验，猜对了，比如：6000条记录放在一个文本里，只有一个Map执行；如果将6000行纪录分割成6部分，两个Job分别处理3个小文件。同时执行这两任务，第一个测试耗时：10185s，第二个测试耗时：7572s。下图是将6000条记录分成3个Job每个Job对应4个小文件（当作四个splits），执行3个Job任务如下：

每个节点上均分配了4个Map任务，另外3个是ApplicationMaster，这里不讨论。

2.1 201610
    发现上述方法治标不治本，于是又查找资料，只需修改yarn-site.xml配置文件即可，关于这些参数说明，网上资源还是很多，这里先不多说了，后续。

<property>
	<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
	<value>256<alue>
</property>

<property>
	<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
	<value>4096</value>
</property>

3 总结

    后面继续把数据量增多，感觉这样做还可以。因为网上谈这方面基本没有，所以先把思路纪录下来，后面再把实验进行可视化，进一步证明这样做的可行性。