作業從JobClient端的submitJobInternal()方法提交作業的同時,調用InputFormat接口的getSplits()方法來創建split。默認是使用InputFormat的子類FileInputFormat來計算分片,而split的默認實現為FileSplit(其父接口 ...
之前學習hadoop的時候,一直希望可以調試hadoop源碼,可是一直沒找到有效的方法,今天在調試矩陣乘法的時候發現了調試的方法,所以在這里記錄下來。 事情的起因是想在一個Job里設置map的數量 雖然最終的map數量是由分片決定的 ,在hadoop . . 之前,設置方法是: 不過,hadoop . . 沒有了這個方法,只保留了設置reduce數量的方法。繼續搜索資料,發現有同學提供了另外一種方 ...
2016-04-10 12:38 0 4217 推薦指數:
作業從JobClient端的submitJobInternal()方法提交作業的同時,調用InputFormat接口的getSplits()方法來創建split。默認是使用InputFormat的子類FileInputFormat來計算分片,而split的默認實現為FileSplit(其父接口 ...
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-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 ...
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 ...
上,Hadoop系統保證一個塊存儲在一個datanode上。 把File划分成Block,這個是物理上真真 ...
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