转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务 ...
转载http: my.oschina.net Chanthon blog map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为 ,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导 ...
2019-02-18 16:23 0 1410 推荐指数:
转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务 ...
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一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size ...
hive中如何控制mapper的数量 参考文档:https://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5352154.html 1. 决定map的数据的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小 ...
转自:http://www.aboutyun.com/thread-6945-1-1.html 阅读本文可以带着下面问题:1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量 ...
1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定?一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize ...
一、作用 1、combiner最基本是实现本地key的聚合,对map输出的key排序,value进行迭代。如下所示: map: (K1, V1) → list(K2, V2) combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2 ...
前言: 最近发现hivesql的执行速度特别慢,前面我们已经说明了left和union的优化,下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度。 参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析: 上一篇博文 ...