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：Mapreduce中Map與Reduce的個數制定
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 Map任務的個數： 理論值： 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， ...
2020-07-10 16:09 0 1162 推薦指數：
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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 ...
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