mapreduce中map和reduce个数
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看 ...
原文：MapReduce中的map个数
在map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了map的个数。影响map个数 split个数 的主要因素有： 文件的大小。当块 dfs.block.size 为 m时，如果输入文件为 m，会被划分为 个split 当块为 m，会被划分为 个split。 文件的个数。FileInputFormat按照文件分割split，并且只会分割大文件， ...
2016-07-16 16:33 3 5737 推荐指数：
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（转）Mapreduce中Map与Reduce任务的个数
转自：https://blog.csdn.net/lb812913059/article/details/79898818 1、Map任务的个数 读取数据产生多少个Mapper？？ Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源 Mapper ...
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