转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务 ...

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务 ...

一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size ...

hive中如何控制mapper的数量 参考文档：https://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5352154.html 1. 决定map的数据的决定因素有: input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小 ...

转自：http://www.aboutyun.com/thread-6945-1-1.html 阅读本文可以带着下面问题：1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？3.一个task的map数量由谁来决定？4.一个task的reduce数量 ...

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？3.一个task的map数量由谁来决定？4.一个task的reduce数量由谁来决定？一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize ...

一、作用 1、combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序，value进行迭代。如下所示： map: (K1, V1) → list(K2, V2) combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2 ...

前言： 最近发现hivesql的执行速度特别慢，前面我们已经说明了left和union的优化，下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度。 参考：http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析： 上一篇博文 ...