作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split。默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口 ...
之前学习hadoop的时候,一直希望可以调试hadoop源码,可是一直没找到有效的方法,今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法,所以在这里记录下来。 事情的起因是想在一个Job里设置map的数量 虽然最终的map数量是由分片决定的 ,在hadoop . . 之前,设置方法是: 不过,hadoop . . 没有了这个方法,只保留了设置reduce数量的方法。继续搜索资料,发现有同学提供了另外一种方 ...
2016-04-10 12:38 0 4217 推荐指数:
作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split。默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口 ...
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 ...
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 ...
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 ...
上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上。 把File划分成Block,这个是物理上真真 ...
原文链接 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 ...