MapReduce中的map个数

最新推荐文章于 2021-07-17 11:04:01 发布
最新推荐文章于 2021-07-17 11:04:01 发布
阅读量995 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大数据-Hadoop
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/clerk0324/article/details/54927373
本文详细介绍了MapReduce中InputSplit的生成机制及其如何影响map任务的数量。解释了split大小的计算公式，并指出了影响split数量的主要参数配置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。

公式：InputSplit=Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)

影响map个数（split个数）的主要因素有：

mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 默认值 0

mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 默认值 Integer.MAX_VALUE

dfs.blockSize 默认值 128M

所以在默认情况下 map的数量=block数



hadoop中如何控制map的数量
jediael_lu的专栏
08-08 3087
hadoop中如何控制map的数量@(HADOOP)[hadoop]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
MapReduce中Map Task的数量确定及切片机制
weixin_43230682的博客
08-07 4510
目录 一、MapTask个数 二、如何控制mapTask的个数 三、关于分片确定的临界问题 四、ReduceTask的数量如何确定？ 在MapReduce当中，每个mapTask处理一个切片split的数据量，注意切片与block块的概念很像，但是block块是HDFS当中存储数据的单位，切片split是MapReduce当中每个MapTask处理数据量的单位。在介绍map task的数量及切片机制之前先了解这两个概念： block块（数据块，物理划分） block是HDFS中的基本存储单位，h
mapreduce中map个数的确定
热门推荐
wisgood的专栏
12-07 1万+
mapreduce map个数的影响因素
设置mapreduce个数
围城
04-05 338
2018/04/05 对于map和reduce的设置问题，需要分析本身的数据特性，然后进行设置。 https://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 现在的一个任务就是不需要最后进行规约，所以就需要设置reduce个数为0. -files handle_map.py -numReduceTasks 0 -files一定要在数量的前面，好像这两个命令不属于同一个...
MapReduce map个数设置
hellojoy的博客
03-11 2517
https://www.cnblogs.com/SteveWesley/articles/10319735.html 版权声明：本文为博主原创文章，转载请加上原文地址，谢谢！ https://blog.youkuaiyun.com/Dr_Guo/article/details/51150278 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...
Hadoop如何计算map数和reduce数
weixin_30488313的博客
05-08 198
阅读本文可以带着下面问题： 1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？ 2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？ 3.一个task的map数量由谁来决定？ 4.一个task的reduce数量由谁来决定？ 一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize...
MapReduce改写Map应用案例
最新发布
02-10
改写Map应用案例是MapReduce编程模型中一个较为高级的话题。在某些情况下，开发者可能希望对MapReduce作业中的Map任务进行优化，以提高数据处理的效率和性能。改写Map应用通常涉及到对原有Map逻辑的调整，以便更好地...
【MapReduce篇06】MapReduce之MapJoin和ReduceJoin1
08-04
MapReduce之MapJoin和ReduceJoin MapReduce是一种分布式计算模型，广泛应用于大数据处理和分析领域。其中，Join操作是 MapReduce 中的一种基本操作，用于连接来自不同数据源的数据。今天，我们将讲解 MapReduce 之 ...
MapReduce读取单词个数.rar
03-11
总结一下，这个“MapReduce读取单词个数”的案例是一个典型的Hadoop MapReduce应用，它展示了如何利用分布式计算处理大量文本数据，统计其中的单词出现频率。整个流程涉及Maven项目构建、生成jar包、上传到Hadoop...
Mapreduce做中位数和标准差
jws123123123的博客
11-01 1038
利用Mapreduece做中位数和标准差 先定义一个自定义的值类型，实现Writable接口 然后去存储数据 话不多说 附上代码： package com.standard1; import org.apache.hadoop.io.Writable; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IO...
自己设置mapreduce程序的map个数和reduce个数
Franksten
12-21 7274
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
map任务和reduce任务个数如何计算
happy19870612's blog
11-18 1956
一 MapTask个数的决定因素 首先，我们需要明确以下几点： 1Map Task个数不能通过配置文件指定 2Map Task个数是在进行文件的切分时动态计算的 3FileInputFormat负责切分文件进行split操作 1.1分析源码： intmaps = writeSplits(job, submitJobDir); private int writeSplits(or
MapReduce中的Map，Reduce个数设定
Dzhantao的博客
07-03 1万+
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...
Map和Reduce 个数如何确定
weixin_42410172的博客
07-23 3604
基于org.apache.hadoop.mapreduce包新版API 一、Map 1、Map个数的确定 map的个数等于split的个数。我们知道，mapreduce在处理大文件的时候，会根据一定的规则，把大文件划分成多个，这样能够提高map的并行度。 划分出来的就是InputSplit，每个map处理一个InputSplit.因此，有多少个InputSplit，就有多少个map数。 2、谁负责...
mapreduce的输入解析InputFormat及mapTask个数
fengge18306的博客
03-21 467
1、InputFormat InputFormat是mapreduce当中用于处理数据输入的一个组件，是最顶级的一个抽象父类，主要用于解决各个地方的数据源的数据输入问题。其中InputFormat的UML类图可以通过idea进行查看。 2、FileInputFormat常用类 FileInputFormat类也是InputFormat的一个子类，如果需要操作hdfs上面的文件，基本上都是...
【单点】每日突破，MapReduce Split
pengpengsays
07-17 826
MapReduce Split 问：在MapReduce进行数据处理时，会进行split数据切片，它的默认拆分规则是？如果不按照默认规则进行拆分，会发生什么现象？ 答： MapReduce默认按照128M进行数据split切分（与HDFS Block大小相同），具体计算规则为： Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1 mapred
Hadoop FileInputFormat中切片的大小的参数 运行详解
OH LEI``
07-24 2975
通过分析源码 在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));  切片主要由这几个值来运算决定 minsize：默认值：1         配置参数： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize     maxsize：默认值：Long.MA...
Hive 基于MapReduce引擎 map和reduce数的参数控制原理与调优经验
是个好男人的博客
11-26 2767
1.概述 主要对基于MR的map数和reduce数测试与调优 2.数据准备 （1）表信息 本次测试的表和sql都是使用的TPC-DS，表文件存储格式为text 表名 是否压缩 总数 占用空间 文件数 date_dim 否 73049 9.8 M 1 item ...
Hadoop-MapReduce学习
迷路剑客个人博客
01-24 1485
Hadoop-MapReduce学习 摘要 本文简要将就爱你过MapReduce，重点是Shuffle部分 0x01 MapReduce-Mapper侧 1.1 简介 以上是一张Hadoop官方创作的MR过程图示。我们以大数据届的HelloWorld-WordCount为例讲述下MR过程。 1.2 Split-分片 1.2.1 Split简述 Map阶段的输入通常是HDFS上文件。 在运行Ma...
mapreduce中map方法参数含义
07-27
在MapReduce中，map方法的参数含义如下： - mapreduce.map.cpu.vcores：每个Map任务需要的虚拟CPU个数。\[1\] - mapreduce.map.memory.mb：每个Map任务需要的内存量。\[1\] - mapreduce.map.java.opts：设置Map任务JVM的堆空间大小。默认值为-Xmx1024m，可以根据需要进行调整。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【Spark】mapreduce任务参数优化](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_31866177/article/details/120420173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
评论
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