确定map任务数时依次优先参考如下几个原则: 1)      每个map任务使用的内存不超过800M,尽量在500M以下 比如处理256MB数据需要的时间为10分钟,内存为800MB,此时如果处理128MB时,内存可以减小为400MB,则选择每一个map的处理数据量为128MB 2)      每个map任务运行时间控制在大约20分钟,最好1-3分钟 比如处理256MB数据需要的时间为30分钟,内存为200MB,则应该考虑减小map的计算时间,比如将每一个map的处理数据量设置为128MB,将时…

本篇分两部分,第一部分分析使用 java 提交 mapreduce 任务时对 mapper 数量的控制,第二部分分析使用 streaming 形式提交 mapreduce 任务时对 mapper 数量的控制. 环境:hadoop-3.0.2 前言: 熟悉 hadoop mapreduce 的人可能已经知道,即使在程序里对 conf 显式地设置了 mapred.map.tasks 或 mapreduce.job.maps,程序也并没有运行期望数量的 mapper. 这是因为,mapper 的数量由…

MapReduce框架的优势是能够在集群中并行运行mapper和reducer任务,那怎样确定mapper和reducer的数量呢,或者说怎样以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢?在<Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer>中以前提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每一个节点上最大的容器数,并可用法Job.setNumReduceTasks(int).mapper的数量由输入文件的大小确定.且没有相应的setNu…

看到群里面一篇文章涨了贱识 http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2162011.html 之前关注过 reduceer 的数量问题,还没注意到 mapper 的数量怎么确定的 文章中可以提炼出三点: 1.block和split的关系:2.mapper数量是怎么确定的:3.一个split不会包含两个File的Block,不会跨越File边界 还好自己手贱去翻了一下源码 在hadoop2.2.0 的源码中关于mapper数量确定的核心…

Hadoop生态圈-kafka事务控制以及性能测试 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.…

1.果断先上结论 1.如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值. 2.如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值. 3.如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2.     2.原理与分析过程 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下. 先看一下这个图 输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入…

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…

(1)在windows环境上配置HADOOP_HOME环境变量 (2)在eclipse上运行程序 (3)注意:如果eclipse打印不出日志,在控制台上只显示 1.log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.util.Shell). 2.log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. 3.log4j:WARN See http://logg…

1.参数变更1.x 参数名                                                         2.x 参数名 mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum     mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximummapred.reduce.tasks                                       mapreduce.job.reduces 2.参数设置…

Local模式运行MR流程------------------------- 1.创建外部Job(mapreduce.Job),设置配置信息 2.通过jobsubmitter将job.xml + split等文件写入临时目录 3.通过jobSubmitter提交job给localJobRunner, 4.LocalJobRunner将外部Job 转换成成内部Job 5.内部Job线程,开放分线程执行job 6.job执行线程分别计算Map和reduce任务信息并通过线程池孵化新线程执行MR任务.…