mapreduce中map和reduce個數
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 ...
原文：（轉）Mapreduce中Map與Reduce任務的個數
轉自：https: blog.csdn.net lb article details 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數太小，並發度過小，Job執行時間過長，無法充分利用分布式硬件資源 Mapper數量由什么決定 輸入文件數目 輸入文件的大小 配置參數 這三個因素決定的 ...
2018-11-27 11:31 0 884 推薦指數：
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