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与reduce
本文主要介绍MapReduce的map与reduce所包含的各各阶段 MapReduce中的每个map任务可以细分 个阶段：record reader mapper combiner和partitioner。map任务的输出被称 为中间键和中间值，会被发送到reducer做后续处理。reduce任务可以分为 个阶段：混排 shuffle 排序 sort reducer 和输出格式 output ...
2016-07-25 17:45 0 10483 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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