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

  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. conf.setNumReduceTasks(4);JobConf对象的这个方法可以用来设定总的reduce的数目,看下Job Counters的统计:

注意标题:Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定————自然得到结论,前者是后者决定的,后者是人为指定的.查看源码可以很容易看懂 1.MapReduce作业中Map Task数目的确定: 1)MapReduce从HDFS中分割读取Split文件,通过Inputformat交给Mapper来处理.Split是MapReduce中最小的计算单元,一个Split文件对应一个Map Task2)默认情况下HDFS种的一个block,对应一个Split.3)当执行Wordcount时

在Hadoop1.x版本中,MapReduce采用master/salve架构,TaskTracker就是这个架构中的slave部分.TaskTracker以服务组件的形式存在,负责任务的执行和任务状态的汇报.TaskTracker是hadoop集群中运行在各个节点上的服务.扮演着“通信交通”的角色,是JobTracker和Task之间的“沟通桥梁”,一方面,TaskTracker发送心跳信息到JobTracker,并接收和执行返回的各种任务命令,比如运行任务(launchTaskAction)

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -

内容概要: CentSO_64bit集群搭建, hadoop2.2(64位)编译,安装,配置以及测试步骤 新版亮点: 基于yarn计算框架和高可用性DFS的第一个稳定版本. 注1:官网只提供32位release版本, 若机器为64位,需要手动编译. 注2:目前网上传的2.2版本的安装步骤几乎都有问题,没有一个版本是完全正确的.若不懂新框架内部机制,不要照抄网传的版本. 0. 编译前的准备 虚拟机vmware准备,64bit CentOS准备 节点ip cluster1 172.16.102. 2

核心功能描述 应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口,它们组成作业的核心. Map是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务. 这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致.一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对.Hadoop Map/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务,而每个InputSplit是由该作业的InputFormat产生的. 什么是InputSplit?InputSplit是指分片,在

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

之前有一段时间.我们的hadoop2.4集群压力非常大.导致提交的job出现大量的reduce被kill掉.同样的job执行时间比在hadoop0.20.203上面长了非常多.这个问题事实上是reduce 任务启动时机的问题,因为yarn中没有map slot和reduce slot的概念,且ResourceManager也不知道map task和reduce task之间的依赖关系,因此MRAppMaster自己须要设计资源申请策略以防止因reduce task过早启动照成资源利用率低下和ma

1 硬件环境 Ubuntu 14.10 64位 2 软件环境 openjdk-7-jdk hadoop 2.6.0 zookeeper-3.4.6 hbase-1.0.0 3 机群规划 3.1 zookeeper配置-机器结点 192.168.1.100 1421-0000192.168.1.106 1421-0003192.168.1.107 1421-0004192.168.1.108 1421-0005192.168.1.109 1421-0006 3.2 hadoop配置-机器结点 19

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的

1.合理设计桶的大小,插入桶的时候,桶的数目和reduce的数目一致,结合map的输出大小合理设置桶的大小,否则在reduce阶段就会非常慢. 2.查看reduce的copy的速率,如果map output的文件过多, mapred.reduce.parallel.copies默认是12(mapr),表示一个reduce会开启12个线程向map阶段copy数据.可以加大次参数. 3.reduce 从map阶段copy数据后会有merge阶段.同map阶段的merge一样 io.sort.fact

Map/Reduce 这部分文档为用户将会面临的Map/Reduce框架中的各个环节提供了适当的细节.这应该会帮助用户更细粒度地去实现.配置和调优作业.然而,请注意每个类/接口的javadoc文档提供最全面的文档:本文只是想起到指南的作用. 我们会先看看Mapper和Reducer接口.应用程序通常会通过提供map和reduce方法来实现它们. 然后,我们会讨论其他的核心接口,其中包括: JobConf,JobClient,Partitioner, OutputCollector,Reporte

mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps是MapReduce编程模型中的一个参数,这个参数的含义是,当Map Task完成的比例达到该值后才会为Reduce Task申请资源,默认是0.05,其在接口MRJobConfig中表示如下: // 当Map Task完成的比例达到该值后才会为Reduce Task申请资源,默认是0.05 public static final String COMPLETED_MAPS_FOR_REDUCE_SLOWST

Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨

本篇介绍怎样控制reduce的数目.前面观察结果文件,都会发现通常是以part-r-00000 形式出现多个文件,事实上这个reducer的数目有关系.reducer数目多,结果文件数目就多. 在初始化job的时候.是能够设置reducer的数目的.example4在example的基础上做了改动.改动了pom.xml.使得结束一个參数作为reducer的数目.改动了LogJob.java的代码,作为设置reducer数目. xsi:schemaLocation="http://maven.ap

一直对map.foreach.reduce这些函数很是生疏,今天看underscorejs时好好研究了一下,一研究我就更懵了,这不是一样嘛,都是遍历,所以我就去知乎找了一下,整理出了比较好的几个说法. 假设我们有一个数组,每个元素是一个人.你面前站了一排人. foreach 就是你按顺序一个一个跟他们做点什么,具体做什么,随便: people.forEach(function (dude) { dude.pickUpSoap();}); map 就是你手里拿一个盒子(一个新的数组),一个一个叫他

据说是函数式编程的一个函数(然后也有人tucao py不太适合干这个),在我看来算是pythonic的一种写法. 简化了我们的操作,比方我们想将list中的数字都加1,最基本的可能是编写一个函数: In [40]: def add_one(i): ....: return i+1 ....: In [41]: for i in range(1, 3): ....: print add_one(i) ....: 2 3 如果使用map就简单一些了: In [42]: map(add_one, ra