hadoop map（分片）数量确定

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Hadoop map任务数量的计算

Hadoop中决定map个数的的因素有几个,由于版本的不同,决定因素也不一样,掌握这些因素对了解hadoop分片的划分有很大帮助, 并且对优化hadoop性能也很有大的益处. 旧API中getSplits方法: public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException { FileStatus[] files = listStatus(job); // Save the number of input…

hadoop map（分片）数量确定

之前学习hadoop的时候,一直希望可以调试hadoop源码,可是一直没找到有效的方法,今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法,所以在这里记录下来. 1)事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的),在hadoop1.2.1之前,设置方法是: job.setNumMapTasks() 不过,hadoop1.2.1没有了这个方法,只保留了设置reduce数量的方法.继续搜索资料,发现有同学提供了另外一种方法,就是使用configuration设置,设置方式如…

如何确定 Hadoop map和reduce的个数--map和reduce数量之间的关系是什么？

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl…

Hadoop map reduce 任务数量优化

mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 官方解释:The maximum number of map tasks that will be run simultaneously by a task tracker. 我的理解:一个tasktracker最多可以同时运行的map任务数量默认值:2 优化值:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = cpu数量 cpu数量 = 服务器CPU总核数 / 每个CPU的核数服务器CPU…

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量

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…

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量(摘抄)

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.…

Hadoop Map/Reduce

Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集.一个Map/Reduce 作业(job) 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由 map任务(task)以完全并行的方式处理它们.框架会对map的输出先进行排序, 然后把结果输入给reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中. 整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务.通常,Map/R…