原文链接:https://blog.csdn.net/lylcore/article/details/9136555     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…

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,1.x默认为64M,2.x为128M,可以通过参数dfs.block.size设置total_size : 输入文件整体的大小input_f…

控制map个数的核心源码 long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); //getFormatMinSplitSize 默认返回1,getMinSplitSize 为用户设置的最小分片数, 如果用户设置的大于1,则为用户设置的最小分片数 long maxSize = getMaxSplitSize(job); //getMaxSplitSize为用户设置的最大分片数,默认最大为long 922337…

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_…

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…

在对日志等大表数据进行处理的时候需要人为地设置任务的map数,防止因map数过小导致集群资源被耗光.可根据大表的数据量大小设置每个split的大小. 例如设置每个split为500M: set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=500000000;  //控制map任务输入划分的最大字节数 set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=500000000;  //控制map任务输入划分…

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 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/re…

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe…

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InputSplit来设定的,那么InputSplit是怎么得到的呢? InputSplit=M…