dfs.block.size 用于本地 hadoop 作业？答案

【问题标题】：dfs.block.size for Local hadoop jobs ?dfs.block.size 用于本地 hadoop 作业？
【发布时间】：2012-03-19 16:26:43
【问题描述】：

我想运行一个 hadoop 单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个 part-m-* 文件写入磁盘（而不仅仅是 1 个）。但是，由于它只是一个测试，我不想处理 64M 的数据（我相信默认大小是每块 ~64megs）。

在分布式模式下，我们可以使用

dfs.block.size

我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统将小部分 m 文件写出，即我的单元测试将模拟包含多个（尽管非常小的）文件的大规模数据的内容。

【问题讨论】：

标签： java hadoop filesize

【解决方案1】：

假设您的输入格式可以处理可拆分文件（请参阅org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.isSplitable(JobContext, Path) 方法），您可以修改输入拆分大小以处理具有多个映射器的较小文件（我假设您正在使用新的 API mapreduce包）：

例如，如果您使用 TextInputFormat（或大多数扩展 FileInputFormat 的输入格式），您可以调用静态 util 方法：

FileInputFormat.setMaxInputSplitSize(Job, long)
FileInputFormat.setMinInputSplitSize(Job, long)

long 参数是以字节为单位的拆分大小，因此只需设置为您想要的大小

在后台，这些方法设置了以下作业配置属性：

mapred.min.split.size
mapred.max.split.size

最后注意，某些输入格式可能会覆盖 FileInputFormat.getFormatMinSplitSize() 方法（FileInputFormat 默认为 1 个字节），所以如果您设置了一个值并且 hadoop 似乎忽略了它，请小心。

最后一点 - 您是否考虑过 MRUnit http://incubator.apache.org/mrunit/ 对您的 MR 代码进行实际“单元”测试？

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试这样做会奏效

hadoop fs -D dfs.block.size=16777216 -put 25090206.P .

【讨论】：