在map階段讀取數據前,FileInputFormat會將輸入文件分割成split。split的個數決定了map的個數。影響map個數(split個數)的主要因素有: 1) 文件的大小。當塊(dfs.block.size)為128m時,如果輸入文件為128m,會被划分為1個split ...
版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請加上原文地址,謝謝 https: blog.csdn.net Dr Guo article details 看了很多博客,感覺沒有一個說的很清楚,所以我來整理一下。 先看一下這個圖 輸入分片 Input Split :在進行map計算之前,mapreduce會根據輸入文件計算輸入分片 input split ,每個輸入分片 input split 針對一個ma ...
2019-01-25 15:08 0 1044 推薦指數:
在map階段讀取數據前,FileInputFormat會將輸入文件分割成split。split的個數決定了map的個數。影響map個數(split個數)的主要因素有: 1) 文件的大小。當塊(dfs.block.size)為128m時,如果輸入文件為128m,會被划分為1個split ...
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 ...
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 ...
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1的情況下,針對每個文件會按照min (totalsize ...
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 ...
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 ...
看了許久的代碼,把map的流程熟悉了下,不追求最准確的理解,記錄下來以免忘記。 對於JobTracker和TaskTracker等大層面有控制和通訊的代碼暫時不表 map過程俗氣的先上一個圖: map這一端基本是這樣的流程: input split分解成map個數 ...