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 ...

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 ...

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 ...

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操作： MapReduce框架將文件分為多個splits，並為每個splits創建一個Mapper，所以Mappers的個數直接由splits的數目決定。而Reducers的數目可以通過job.setNumReduceTasks()函數設置 1、Map任務的個數： 理論值 ...