简述如何得到map 个数

Hive 如何设置map和reduce个数 如何设置map和reduce个数 阅读详情

发现这个作者总结的很好,大家直接去原作者下学习吧~原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_26442553/article/details/99438121

如果对于Hive调优,想通过控制map个数进行调优,首先确定集群是否启动了压缩,且压缩的算法是否直接文件切分,然后再确定集群配置的默认的hive.input.format是什么实现类,不同实现类对于split的算法不同,当然控制map的参数也不同。所以对于控制map个数调优远远不是网上很多人说的那么简单。
————————————————
 

我总结的还待改进:

dfs.block.size=256  集群块的大小

total_size 每个文件的大小;

default_num = total_size/dfs.block.size ; 

default_num = max(default_num,集群默认2)

可以根据map.mapred.task 来指定map数量,前提是,这个数量大于split_num 生效;

还有两个参数 map.min.split.size  、 map.max.spit.size ;

如果split_size= dfs.block.size > map.min.split.size &&  dfs.block.size<map.max.spit.size   则用dfs.block.size

否则用 map.min.split.size  、 map.max.spit.size ;

split_num = total_size/split_size ; 

compute_map_num =  split_num

input_file_num 文件的个数,每一个map处理的数据是不能跨越文件的;m 个数一定>=input_file_num

m个数=  max(compute_map_num, input_file_num)

 

 

《缠中说禅108课》5:市场无须分析,只要看和干 喜欢吹牛皮的,在市场里最常见,例如一种以分析市场、吹牛皮为生的职业,叫什么股评、专家的。此类人不过是市场上的寄生虫,真正的猎手只会观察、操作,用嘴是打不了豺狼的。 市场就是一个狩猎场,首先你要成为一个好猎手,而一个猎手,首先要习惯于无言。如果真有什么真理,那真理也是无言的。可言说的,都不过是人类思想的分泌物,臭气熏天。真不可言说了,就无不可言,言而无言,是乃真言。 一个好的猎手,可以没有嘴巴,但一定会有一双不为外物所动的眼睛,在这眼睛下,一切如幻化般透明。要不被外物所动,则首先要不被自我所迷惑,其实.. 阅读详情

相关推荐

yolov5部署之七步完成tensorRT模型推理加速

目录前言step 1. 下载yolov5源码以及tensorrtx源码,并将yolov5s.pt转为.wts模型step 2. 确定并下载自己准备使用的CUDA版本。step 3. 根据自己的CUDA版本下载对应版本的cuDNN以及TensorRTstep 4. 根据自己使用的VS版本下载对应版本的OpenCVstep 5. 安装CUDAstep 6. 安装cuDNN、TensorRT以及验证TensorRT是否安装成功 前言     前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yo

Christo的博客 4万+

三种方法统计map中的元素个数

利用map可以统计元素个数,下面主要介绍这三种方法: 1、利用find函数统计每一个元素出现的次数 void test_map2() { string strs[] = { "苹果", "香蕉", "草莓", "苹果", "香蕉", "香蕉", "香蕉", "苹果", "香蕉", "草莓" }; map<string, int> countmap; //利用find统计每一...

yam_sunshine的博客 3万+

用R语言实现“中断时间序列分析” --- R code for ITS

ITS方法可用于评估一项干预措施的效果,从水平改变和斜率改变两个角度来描述干预引起的变化。

franksui的博客 4026

如何在hadoop中控制map的个数

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

lylcore的专栏 2万+

行政数据分析大屏实战:用Tableau从Excel到看板的完整搭建流程(含数据连接与字段计算避坑)

本文详细介绍了如何利用Tableau从Excel数据源搭建行政数据分析大屏的完整流程,涵盖数据准备、连接技巧、计算字段优化、看板设计及动态交互部署。通过五阶工作流,帮助用户高效处理多源异构数据,实现业务洞察与可视化呈现,提升行政数据分析效率。

weixin_29696711的博客 337

DIY等离子环:从Class-E电路到七彩辉光,手把手教你打造炫酷科学玩具

本文手把手教你DIY一个炫酷的等离子环科学玩具。从解析等离子体辉光放电原理入手,详细介绍了核心的Class-E自激振荡电路设计、关键元件选型与参数计算,并提供了从物料准备、电路搭建、腔体密封到上电调试的全流程指南。通过调制电路或填充不同气体,还能实现七彩变换与交互效果,是学习高频电路与电磁场知识的绝佳实践项目。

weixin_29305337的博客 633

【map】如何快速拿到 Map类型 数据中的 条目集?条目?获取map条目value?

如何快速拿到 Map类型 数据中的 条目集?条目?获取map条目value?

MS_SONG的博客 406

Linux新手必看:FinalShell连接不上?从检查IP到配置固定地址的完整排错指南

本文为Linux新手提供了FinalShell连接失败的完整排错指南,涵盖IP检查、SSH服务状态、防火墙配置和静态IP设置等关键步骤。通过详细的命令行操作和配置示例,帮助用户快速解决远程连接问题,提升Linux使用效率。

weixin_30675247的博客 753

java获取map数量_获取Java中MapReduce的输入和输出数量

在此行之后,您可以通过获取这些计数器的值来获取MAP_INPUT_RECORDS和REDUCE_OUTPUT_RECORDS(也是MAP_OUTPUT_RECORDS)的数量:long map_input_records = job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapreduce.Task$Counter","MAP_INPUT_REC...

weixin_42546392的博客 825

[Unity实战]热更新如何预防过度裁剪

假设你现在有一个游戏客户端,客户端只打包了入口场景,游戏场景都存放在了AB包。

u012587406的博客 1604

手把手教你学veriolg(二十六)-- Verilog CIC 滤波器设计

目录 Verilog CIC 滤波器设计1. CIC 滤波器的基本原理2. Verilog 实现3. 说明4. 测试激励5. 总结 CIC(Cascade-Integrator-Comb)滤波器是一种特殊的数字滤波器,常用于多速率信号处理中,尤其是用于信号的上采样(插值)和下采样(抽取)。CIC 滤波器的特点在于它具有简单的硬件实现、不需要乘法器(仅使用加法器和延迟元件)、且具有线性相位特性。然而,CIC 滤波器的缺点是它会产生较大的量化误差,因此在设计时需要特别注意字长的选择以避免溢出。1. CIC 滤波

MHD0815的博客 888

Hive任务优化--控制hive任务中的map数和reduce数

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

michael_zhu_2004的专栏 1万+

39、低功耗处理器性能评估与Cortex - M23/M33低功耗特性解析

本文深入解析了Cortex-M23和Cortex-M33处理器的低功耗特性及其性能评估方法。介绍了ULPMark、CoreMark、IoTMark-BLE和SecureMark-TLS等基准测试在能效评估中的应用,并详细阐述了处理器的睡眠模式、系统控制寄存器(SCR)配置、WFI/WFE指令、退出时睡眠、挂起时发送事件(SEVONPEND)以及唤醒中断控制器(WIC)等关键低功耗机制。结合状态保留技术,展示了如何通过芯片级设计大幅降低泄漏电流,实现高效能低功耗的物联网与嵌入式系统设计。

Pepper的专栏 129

map容器练习:使用map容器识别统计单词个数

2.因为map是按照字典序排序的,所以我们需要按照单词个数重新排序,map本身是不支持sort,所以我们将map的数据放入vector中进行排序(pair本身是支持排序的,但是它支持的排序,并不是我们所需要的排序,所以我们要传入仿函数实现自己定义的排序)输入一个英文句子,把句子中的单词(不区分大小写)按出现次数按从多到少把单词和次数在屏幕上输出来,次数一样的按照单词小写的字典序排序输出,要求能识别英文单词和句号。得到单词与其个数,我们会用到map容器。输出要求:个数多的先输出,个数相同按照字典序排序输出。

记录学习与成长 1097

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Hive实战系列调优之调整Map个数

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么? 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 Hive是如何将SQL转换成MapReduce的?又是如何运行在不同的的执行引擎如:Mr,Tez,Spark?我们在工作时哪些地方需要进行优化?带着这些问题我们将开展一期实战的性能优化。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、Hive中Map的个数是如何确定的? 原理: 默认情况下Map的个数

qq_30003943的博客 5827

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

自己设置mapreduce程序的map个数和reduce个数

设置reduce个数(一个reduce生成一个文件) 1、如果不指定reduce个数,hive会基于一下两个参数自动计算 (1)hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 这是每个reduce处理的数据量,默认为1G=1000000000 (2)hive.exec.reducers.max(每个任务的最大reduce个数,默认1009) reduce个数=min(参数...

weixin_42874157的博客 3393

Hive 调整 Map 的个数

摘录自《Hive 性能调优实战》 在调优时不希望生成太多的 Map,而把计算任务的等待时间都耗费在 Map 的启动上;或者不希望生成太多的 Map 对某个文件进行操作,以免引起资源的争用。这时候就需要对 Map 进行控制。在 Hive 中配置“set mapred.map.tasks=task 数量”无法控制 Map 的任务数,调节 Map 任务数需要一套算法,该算法也和 InputFormat 有密切的关系,具体如下: 在默认情况下 Map 的个数 defaultNum = 目标文件或数据的总大小 .

1392252267@qq.com 2603

mapreduce map 的个数

在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了map的个数。影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小。当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split;当块为256m,会被划分为2个split。 2) 文件的个数。FileInputForm...

aixian1133的博客 235

MapReduce中的Map,Reduce个数设定

一、Map的个数     在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成spilt,而spilt的个数决定了map的个数(一个spilt分片对应一个map)。影响map个数的因素只要有:     1)文件的大小。比如,当文件大于128M(block默认值)而小于256M时,文件会被划分成两个spilt。     2)文件的个数。FileInputFormat按文件进...

Dzhantao的博客 1万+

hadoop中控制map的个数

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df

TURING.DT 409

MapReduce中的map个数

在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了map的个数。影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小。当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split;当块为256m,会被划分为2个split。 2) 文件的个数。FileInputForm...

378

获取input的个数_[知识讲解篇-23]map的个数到底是由谁决定的

问题背景工作过程中针对数据进行处理,使用MR框架跑任务的过程中会在8088启动 Job (application_xxxx_xxxx),当我们点进去查看日志发现,会有多个map 和 多个 reduce,那么启动的 map 个数,是由那些因素影响的呢?为什么要调整这个参数呢在现场环境中可能出现map 阶段的计算超时或者是OOM,这两个问题都可以通过调整处理数据的大小进行规避或者解决。map个数的确定...

weixin_36296983的博客 124

C++ : 应用map统计水果的个数

C++ : 应用map统计水果的个数 #include <iostream> #include <string> using namespace std; //左子树的所有值小于根节点,右子树的所有值大于根节点 #include <map> template<class K, class V> inline std::pair<K, V...

TheWindRisesll的博客 782

mapreduce中map个数的确定

mapreduce map个数的影响因素

wisgood的专栏 1万+

统计关键字个数(利用List、Map实现)

package NumberOfStatisticalKeywords; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.io.Reader; import java.ut...

Algorithm_Soul 1400

为片上内存加一道AXI MPU:设计、验证与AI辅助开发实践

在多主共享的SoC总线系统中,片上SRAM常面临DMA、CPU等设备非法访问的风险:地址配置错误或权限缺失可能造成数据覆盖、系统跑飞。内存保护单元(MPU)是解决此类问题的关键机制,它基于AXI协议携带的地址、ID与PROT属性,在总线矩阵入口对每个请求做区域匹配与读写权限校验,并通过SLVERR与中断完成违例反馈。合理部署总线级AXI MPU,不仅能保护中断向量表、关键数据区,也是实现安全隔离、功能安全与多域共享的基础。围绕这一场景,本文梳理了MPU的RTL设计要点、违例处理策略,以及结合UVM验证与AI

weixin_34234721的博客 271

MapReduce中决定Map个数的因素

一、概述  在执行MapReduce作业时,在map阶段读取数据前,FileInputFormat会根据一定的规则将将输入文件split成数据块进行分布式读取。split的个数决定了map的个数。影响文件切分的因素主要包括以下几个: 二、影响文件切分的几个因素 1、HDFS块的大小 Hdfs块的大小,也就是hadoop中dfs.block.size的大小。hadoop默认数据块的大小为128M;假如一个文件的大小是256M,则文件会被split为2个map。 2、文件大小 当分块大小为1..

虎啸千峰的博客 3772
上一篇: 根据价格变动求销售总量,有日期跨度的
下一篇: jdk版本卸载安装mac
LAFEU
博客等级 码龄17年 6粉丝 14原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值