轉自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
JobConf.setNumMapTasks n 是有意義的,結合block size會具體影響到map任務的個數,詳見FileInputFormat.getSplits源碼。假設沒有設置mapred.min.split.size,缺省為 的情況下,針對每個文件會按照min totalsize 所有文件總大小 mapnum jobconf設置的mapnum , blocksize 為大小來拆分,並 ...
2017-03-16 21:46 0 1276 推薦指數:
轉自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
轉自博客:https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/78245011(沒找到原創者,該博客也是轉發) 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 ...
、 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 ...
本文主要介紹MapReduce的map與reduce所包含的各各階段 MapReduce中的每個map任務可以細分4個階段:record reader、mapper、combiner和partitioner。map任務的輸出被稱 ...
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 ...
要理解MapReduce,就必須理解其框架結構,把這三者放在一起講是為了便於大家理解。 也就是兩大組件Map與Reduce 首先看看Map (聲明:這里感謝Pig2的文章,對我啟發很大,也順便引用一下她的一些東西) 首先看看Map類中包含哪些方法: 首先看看run方法,它就像是一個 ...
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 ...
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 ...