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 ...
轉自:http: www.aboutyun.com thread .html 閱讀本文可以帶着下面問題: .map和reduce的數量過多會導致什么情況 .Reduce可以通過什么設置來增加任務個數 .一個task的map數量由誰來決定 .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是由以下 ...
2015-11-07 11:38 0 4949 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
原文鏈接 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 ...
一、 控制hive任務中的map數: 1. 通常情況下,作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有: input的文件總個數,input的文件大小,集群設置的文件塊大小(目前為128M, 可在hive中通過set dfs.block.size;命令查看 ...
一、 控制hive任務中的map數: 1. 通常情況下,作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有: input的文件總個數,input的文件大小,集群設置的文件塊大小(目前為128M, 可在hive中通過set ...