轉載http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通過多個map和reduce的並行運行來實現任務的分布式並行計算，從這個觀點來看，如果將map和reduce的數量設置為1，那么用戶的任務 ...

轉載http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通過多個map和reduce的並行運行來實現任務的分布式並行計算，從這個觀點來看，如果將map和reduce的數量設置為1，那么用戶的任務 ...

一般情況下，在輸入源是文件的時候，一個task的map數量由splitSize來決定的，那么splitSize是由以下幾個來決定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size ...

hive中如何控制mapper的數量 參考文檔：https://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5352154.html 1. 決定map的數據的決定因素有: input的文件總個數，input的文件大小，集群設置的文件塊大小 ...

轉自：http://www.aboutyun.com/thread-6945-1-1.html 閱讀本文可以帶着下面問題：1.map和reduce的數量過多會導致什么情況？2.Reduce可以通過什么設置來增加任務個數？3.一個task的map數量由誰來決定？4.一個task的reduce數量 ...

1.map和reduce的數量過多會導致什么情況？2.Reduce可以通過什么設置來增加任務個數？3.一個task的map數量由誰來決定？4.一個task的reduce數量由誰來決定？一般情況下，在輸入源是文件的時候，一個task的map數量由splitSize來決定的，那么splitSize ...

一、作用 1、combiner最基本是實現本地key的聚合，對map輸出的key排序，value進行迭代。如下所示： map: (K1, V1) → list(K2, V2) combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2 ...

前言： 最近發現hivesql的執行速度特別慢，前面我們已經說明了left和union的優化，下面咱們分析一下增加或者減少reduce的數量來提升hsql的速度。 參考：http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析： 上一篇博文 ...