hadoop中map和reduce的數量設置問題
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 ...
原文：Hadoop 少量map/reduce任務執行慢問題
最近在做報表統計，跑hadoop任務。 之前也跑過map reduce但是數據量不大，遇到某些map reduce執行時間特別長的問題。 執行時間長有幾種可能性： . 單個map reduce任務處理的任務大。 需要注意每個任務的數據處理量大小不至於偏差太大。可以切割部分大文件。 . map數量過多, reduce拉取各方數據慢 這種情況，可以在中間加一輪map過程A。 即map gt mapA ...
2017-12-23 10:53 0 2698 推薦指數：
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hadoop——Map/Reduce中combiner的使用
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 ...
（轉）Mapreduce中Map與Reduce任務的個數
轉自：https://blog.csdn.net/lb812913059/article/details/79898818 1、Map任務的個數 讀取數據產生多少個Mapper？？ Mapper數據過大的話，會產生大量的小文件,過多的Mapper創建和初始化都會消耗大量的硬件資源 Mapper ...
如何確定 Hadoop map和reduce的個數--map和reduce數量之間的關系是什么？
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 ...
如何確定Hadoop中map和reduce的個數--map和reduce數量之間的關系是什么？
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 ...
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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 ...