reduce的数目究竟和哪些因素有关 1.我们知道map的数量和文件数.文件大小.块大小.以及split大小有关,而reduce的数量跟哪些因素有关呢?  设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的大小能够决定单个tasktracker一次性启动reduce的数目,可是不能决定总的reduce数目. conf.setNumReduceTasks(4);JobConf对象的这种方法能够用来设定总的reduce的数目,看下Job Counters的统计: J

参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/article/details/50814246 1.split的计算方式: splitsize = max(splitsize,min(blocksize,filesize/NUMmaps)) NUMmaps即为默认的map数,默认为1,也就是说最大的splitsize为文件的大小. 2.不同的hive.

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

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

reduce的数目到底和哪些因素有关 1.我们知道map的数量和文件数.文件大小.块大小.以及split大小有关,而reduce的数量跟哪些因素有关呢?  设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的大小可以决定单个tasktracker一次性启动reduce的数目,但是不能决定总的reduce数目. Job Counters Data-local map tasks=2 Total time spent by all maps waiting after

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

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

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma

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

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

转自博客:https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/78245011(没找到原创者,该博客也是转发)   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

某个reduce中的value堆积的对象过多,导致jvm频繁GC. 解决办法: 1. 增加reduce个数,set mapred.reduce.tasks=300,. 2. 在hive-site.xml中设置,或者在hive shell里设置 set  mapred.child.java.opts = -Xmx512m 或者只设置reduce的最大heap为2G,并设置垃圾回收器的类型为并行标记回收器,这样可以显著减少GC停顿,但是稍微耗费CPU. set mapred.reduce.child

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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

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

此文紧接Job流程:提交MR-Job过程.上一篇分析可以看出,MR-Job提交过程的核心代码在于 JobSubmitter 类的 submitJobInternal()方法.本文就由此方法的这一句代码开始分析: //计算并确定 map 的个数,以及各个输入切片 Splits 的相关信息 int maps = writeSplits(job, submitJobDir); 1.查看writeSplits()方法的实现过程: private int writeSplits(org.apache.ha

[源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 目录 [源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 0x00 摘要 0x01 问题和概括 1.1 问题 1.2 概括 0x02 背景概念 2.1 MapReduce细分 2.2 MapReduce细分 2.3 Combine 2.4 Partition 2.5 Shuffle 2.6 Reducer 0x03 代码 0x04 从Flink JAVA API入手挖掘 4.1 GroupBy是个辅助概念 4.1

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

完整PDF版本:<Apache Hadoop2.x边安装边入门> 目录 第一部分:Linux环境安装 第一步.配置Vmware NAT网络 一. Vmware网络模式介绍 二. NAT模式配置 第二步.安装Linux操作系统 三. Vmware上安装Linux系统 四.设置网络 五.修改Hostname 六.配置Host 七.关闭防火墙 八.关闭selinux 第三步.安装JDK 九.安装Java JDK 第二部分:Hadoop本地模式安装 第四步. Hadoop部署模式 第五步.本地模式部署

MapTask类 在MapTask类中找到run函数 if(useNewApi){       runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);     } 再找到runNewMapper @SuppressWarnings("unchecked")   private<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>   void runNewMapper(final JobConf job,