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: 1) 文件的大小。当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split ...
版权声明:本文为博主原创文章,转载请加上原文地址,谢谢 https: blog.csdn.net Dr Guo article details 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下。 先看一下这个图 输入分片 Input Split :在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入分片 input split ,每个输入分片 input split 针对一个ma ...
2019-01-25 15:08 0 1044 推荐指数:
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: 1) 文件的大小。当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split ...
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 ...
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 ...
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1的情况下,针对每个文件会按照min (totalsize ...
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 ...
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 ...
看了许久的代码,把map的流程熟悉了下,不追求最准确的理解,记录下来以免忘记。 对于JobTracker和TaskTracker等大层面有控制和通讯的代码暂时不表 map过程俗气的先上一个图: map这一端基本是这样的流程: input split分解成map个数 ...