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Map与Reduce的个数制定
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 Map任务的个数： 理论值： 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， ...
2020-07-10 16:09 0 1162 推荐指数：
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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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Hive 设置map 和 reduce 的个数
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