试验了一下: 调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值可以改变map的数量 首先设置了hdfs-site.xml中的dfs.block.size为20M,测试文件为72M 然后调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值 30M 时候为 3个map 20M 时候为 4个map 10M 时候为 8个map 也可以在程序中设置block.size conf.setInt("dfs.block.size",655…

有时候你在初始化地图时不是直接在xaml中设置Map的Center,而是在cs代码中设置Center或者设置SetZoomAndCenter改变中心点和缩放级别.你可能会发现,不起作用. 这边提出的解决方案是:延迟设置地图中心点或者缩放级别. 下列代码是在map的MapLoaded事件中,页面加载事件也应该是可以的 DispatcherTimer timer = new DispatcherTimer(); timer.Tick += (a, b) => { map.Center= new ML…

众所周知,可以通过设置background-repeat的值来改变背景图片的重复次数.但有一个问题,background-repeat的值不是让图片只有1个,就是让图片铺满.如果只想设置给定数量的图片该怎么办?以2个为例,请看代码: h1 { background-image: url(logo.jpg), url(logo.jpg); background-repeat: no-repeat; background-position: left, right; } 这样,就实现了<h1>元素…

#region 设置数量等textbox控件样式及限制条件(具体调用的方法就是重写或直接调用ShieldNumberTextBoxOtherKeys函数) /// <summary> /// 屏蔽数字textbox的其他字符串 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> public…

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…

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…

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.…

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数…

前言: 最近发现hivesql的执行速度特别慢,前面我们已经说明了left和union的优化,下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度. 参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析: and o.create_time = '2015-10-10'; 上一篇博文已经说明了,需要8个map,1个reduce,执行的速度:52秒.详细记录参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238…

关于hadoop中的map过程,我的理解是每一个map系统会开启一个JVM进程来处理,map之间相互并行,map函数内串行.这样的想法是否正确? 由于想在hadoop集群上算一个初始输入数据不多,但是计算很复杂的程序,希望通过mapreduce来达到并行计算的目的.可以通过job.setNumReduceTasks(0);语句设置reduce个数为0,只使用map来计算.但是设置map的个数时遇到了问题:新的API中job没有类似setNumMapTasks()这样的方法; 在运行时加入参数-D…

学习mapreduce过程中, map第一个阶段是从hdfs 中获取文件的并进行切片,我自己在好奇map的启动的数量和文件的大小有什么关系,进过学习得知map的数量和文件切片的数量有关系,那文件的大小和切片的数量的有什么关系 ,下面我就进入Hadoop的源代码进行研究一下 文件的大小和切片的数量有什么关系. 文件获取和切片和一个InputFormat 这个抽象类有关系 ,这个抽象类 只有两个抽象的方法 分别是 第一个方法是用来过去切片,第二方法使用获取文件.获取切片与第一个方法有关,我们进入研究…

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_…

下拉框属性关键:IncrementalFilteringMode="StartsWith" DropDownStyle="DropDown" ASPxGridView中金额.数量.总计(写在GridView下  如图):     数量总计代码: #region 付款前显示列表总计 decimal gird_money1 = decimal.Parse(ASPxGridView1.GetTotalSummaryValue(ASPxGridView1.TotalSumm…

一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m…

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个ma…

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.…

摘要 通过input分片的大小来设置map的个数 map inputsplit hadoop 前言:在具体执行Hadoop程序的时候,我们要根据不同的情况来设置Map的个数.除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外,我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数. 1.如何控制实际运行的map任务个数 我们知道,文件在上传到Hdfs文件系统的时候,被切分成不同的Block块(默认大小为64MB).但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小.实际处理的输入分块的大小是根据I…

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的…

分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa…

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数…

在安装完linux下的hadoop框架,实现完所现有的wordCount程序,能够完美输出结果之后,我们开始来搭建在window下的eclipse的环境,进行相关程序的编写. 在网上有很多未编译版本,需要手动进行相关编辑,所以特地找了一个已经编译完好的插件 eclipse版本:SR2-kepler java版本:1.8.101 Hadoop 版本:hadoop2.5.2.tar.gz 需要hadoop的插件:eclipse-hadoop-2.5.2-plugin        http://pa…

1. Hadoop 2.0 中的资源管理 http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-1-and-2-resource-manage/ Hadoop 2.0指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x.2.x或者CDH4系列的Hadoop,内核主要由HDFS.MapReduce和YARN三个系统组成,其中,YARN是一个资源管理系统,负责集群资源管理和调度,MapReduce则是运行在YARN上离线处理框架,它与Hadoop 1.0中的…

看这篇文章请出去跑两圈,然后泡一壶茶,边喝茶,边看,看完你就对hadoop整体有所了解了. Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看…

就学习经验,浅谈Java中的Set,List,Map的区别,对JAVA的集合的理解是想对于数组: 数组是大小固定的,并且同一个数组只能存放类型一样的数据(基本类型/引用类型),JAVA集合可以存储和操作数目不固定的一组数据. 所有的JAVA集合都位于 java.util包中! JAVA集合只能存放引用类型的的数据,不能存放基本数据类型. JAVA集合主要分为三种类型: Set(集) List(列表) Map(映射) Collection 接口 :Collection是最基本的集合接口,声明了适用…

在eclipse中建立hadoop环境的支持 1.需要下载安装eclipse 2.需要hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件,插件的终极解决方案是https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin下载并编译.也是可用提供好的插件. 3.复制编译好的hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar复制到eclipse插件目录(plugins目录)下,如图所示 重启eclipse 4.在eclipse中配置ha…

软件版本 Hadoop版本号:hadoop-2.6.0-cdh5.7.0: VMWare版本号:VMware 9或10 Linux系统:CentOS 6.4-6.5 或Ubuntu版本号:ubuntu-14.04.1-desktop-i386 Jdk版本号:Jdk1.7.0._79 后三项对版本要求不严格,如果使用Hbase1.0.0版本,需要JDK1.8以上版本 安装教程 1.VMWare安装教程 VMWare虚拟机是个软件,安装后可用来创建虚拟机,在虚拟机上再安装系统,在这个虚拟系统上再安装…

Set类型可以用来处理列表中的值,但是不适用于处理键值对这样的信息结构.ES6也添加了Map集合来解决类似的问题 一.Map集合 JS的对象(Object),本质上是键值对的集合(Hash结构),但是传统上只能用字符串当作键.这给它的使用带来了很大的限制 为了解决这个问题,ES6提供了Map数据结构.它类似于对象,也是键值对的集合,但是“键”的范围不限于字符串,各种类型的值(包括对象)都可以当作键.也就是说,Object结构提供了“字符串—值”的对应,Map结构提供了“值—值”的对应,是一种更完…

1 -D mapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \ 2 -D stream.map.output.field.separator=, / # 指定mapper每条输出key,value分隔符 3 -D stream.num.map.output.key.fields=4 / #指定前四列为key,之后为value(所以在partition过程中,以前4个字段为…

CSDN学院招募微信小程序讲师啦 程序员简历优化指南! [观点]移动原生App开发 PK HTML 5开发 云端应用征文大赛,秀绝招,赢无人机! Commons BeanUtils 中对Map的操作 标签: beaninteger 2011-08-18 10:32 3966人阅读 评论(0) 收藏 举报 本文章已收录于: .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .emb…