转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
JobConf.setNumMapTasks n 是有意义的,结合block size会具体影响到map任务的个数,详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size,缺省为 的情况下,针对每个文件会按照min totalsize 所有文件总大小 mapnum jobconf设置的mapnum , blocksize 为大小来拆分,并 ...
2017-03-16 21:46 0 1276 推荐指数:
转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
转自博客:https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/78245011(没找到原创者,该博客也是转发) 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 ...
、 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 ...
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4个阶段:record reader、mapper、combiner和partitioner。map任务的输出被称 ...
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 ...
要理解MapReduce,就必须理解其框架结构,把这三者放在一起讲是为了便于大家理解。 也就是两大组件Map与Reduce 首先看看Map (声明:这里感谢Pig2的文章,对我启发很大,也顺便引用一下她的一些东西) 首先看看Map类中包含哪些方法: 首先看看run方法,它就像是一个 ...
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 ...
操作: MapReduce框架将文件分为多个splits,并为每个splits创建一个Mapper,所以Mappers的个数直接由splits的数目决定。而Reducers的数目可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置 1、Map任务的个数: 理论值 ...