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【总结】一不小心的Map端数据倾斜-创新互联

MapReduce任务的数据倾斜一般指的是Reduce端数据倾斜，Map端怎么还会出现数据倾斜呢。~~

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Mapper任务如下图所示，其中一个map任务耗时特别长

【总结】一不小心的Map端数据倾斜

跑了一个ETL程序，两个Map分别读取两类数据，一个是lzo格式，另外一个是txt格式。

map任务通常是一个数据块一个map，为什么其中一个map计算会如此耗时呢，分别查看两个数据文件的分块情况

输入1有50个分块

【总结】一不小心的Map端数据倾斜

输入2有11个分块

【总结】一不小心的Map端数据倾斜

查看任务一共才有52个map。map格式应该是50+11=61个才对。

【总结】一不小心的Map端数据倾斜【总结】一不小心的Map端数据倾斜

有如下结论

MultipleInputs两个输入，有一个在数据输入的时候没有Split成功，考虑到其中一个输入是lzo，极有可能是该文件没有index索引造成。

于是检查lzo文件所在目录中，检查是否存在lzo.index文件。

【总结】一不小心的Map端数据倾斜【总结】一不小心的Map端数据倾斜

存在lzo.index文件，还能造成读取数据没有进行分块处理，于是检查代码发现，在处理lzo文件的时候采用了TextInputFormat（代码标红位置处已修改为LzoTextInputFormat）。

所以没有按照lzo.index进行文件分块。一个lzo文件都在一个map里面进行计算处理。导致处理数据map个数不对，并且其中一个map处理耗时长。

if (commonPath != null && commonPath.length() != 0) {

MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(commonPath.toString()), TextInputFormat.class, MidHotelMapper.class);

} else {

logger.error("输入路径为空:-->{}", conf.get(CommonConstant.COMMON_TASK_INPUT));

System.exit(-1);

}

if (ctripPath != null && ctripPath.length() != 0) {

MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(ctripPath.toString()), LzoTextInputFormat.class, MidCtripHotelMapper.class);

} else {

logger.error("输入路径为空:-->{}", conf.get(Constant.CTRIP_TASK_INPUT));

System.exit(-1);

}

修改之前这ETL任务平均耗时在16分钟左右。

修改之后，耗时只用2分钟。

竟然用TextInputFormat跑了两年的ETL。终于。。。有空查了一下修改过来

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