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：（转）Mapreduce中Map与Reduce任务的个数
转自：https: blog.csdn.net lb article details 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数太小，并发度过小，Job执行时间过长，无法充分利用分布式硬件资源 Mapper数量由什么决定 输入文件数目 输入文件的大小 配置参数 这三个因素决定的 ...
2018-11-27 11:31 0 884 推荐指数：
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