很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.…

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导…

hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数.但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的.原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素.      为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs的文件块大小,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_…

hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数.但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的.原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素.      为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs的文件块大小,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_…

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销…

很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.…

To process specialized file formats (such as video) in Hadoop, you'd have to write a custom InputFormat and RecordReader that understands how to turn a video file into splits (the InputFormat) and then read splits into values (the RecordReader).在Hado…

1.java中==和equals和hashCode的区别 基本数据类型的比较的值相等.类的比较的内存的地址,即是否是同一个对象,在不覆盖equals的情况下,同比较内存地址,原实现也为 == ,如String等重写了equals方法.hashCode也是Object类的一个方法.返回一个离散的int型整数.在集合类操作中使用,为了提高查询速度.(HashMap,HashSet等比较是否为同一个)如果两个对象equals,Java运行时环境会认为他们的hashcode一定相等.如果两个对象不equ…

业务场景大概是这样,我需要在公司hadoop集群上对博文进行结巴分词.我的数据是存储在hive表格中的,数据量涉及到五百万用户三个月内发的所有博文. 首先对于数据来说,很简单,在hive表格中就是两列,一列代表的是uid,一列代表的是博文内容.举个例子如下: uid content 12345 今天天气真好啊 23456 中午的食物真不错啊 ... ... 对于hive表格,我在使用hadoop的时候,方法一般使用的是hive+python的形式,也就是从hive中一行行的读取数据,每一行都经过…

前言 原型模式(Prototype模式)是指:用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型,创建新的对象 原型模式是一种创建型设计模式,允许一个对象再创建另外一个可定制的对象,无需知道如何创建的细节. 工作原理:通过将一个原型对象传给那个要发动创建的对象,这个要发动创建的对象通过请求原型对象拷贝它们自己来实施创建,即 对象.clone() 形象的理解:孙大圣拔出猴毛,变出其他孙大圣 原型模式类图实例 Prototype:原型类,声明一个克隆自己的接口 ConcretePrototype:具…