设置MapReduce切片大小

最新推荐文章于 2024-08-20 10:25:03 发布
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博客提及单位b以及55M，但信息较少，未明确两者具体关系。 
FileInputFormat.setMinInputSplitSize(job,55*1024*1024);

单位b,为这是55M

MapReduce 切片（split）
yuankang04的专栏
10-22 776
分片大小 对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。 分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。 Map阶段的对数据文件的切片，使用如下判断逻辑： protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, ...
MapReduce优化一（改变切片大小和Shuffle过程Reduce占用堆大小）
weixin_30885111的博客
07-16 289
/*为防止处理超大作业时超时，将io时间设为1小时 * <property> <name>dfs.datanode.socket.write.timeout</name> <value>6000000</value> </property&gt...
MapReduce中FileInputFormat解析
南洲.的博客
07-27 3212
1、概述 在map阶段，文件先被切分成split块，而后每一个split切片对应一个Mapper任务。 FileInputFormat这个类先对输入文件进行逻辑上的划分,以128M为单位,将原始数据从逻辑上分割成若干个split,每个split切片对应一个Mapper任务。 2、切片与与MapTask并行度决定机制 数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位。 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行 存储。数据切片是Ma
MapReduce MapTask任务数量,切片大小笔记
我们始终是路人
10-30 2859
MapReduce 运行流程概括MapTask任务数量的决定因素每一个split分配一个mapTask并行实例处理 切片实现 由FileInputFormat实现类的getSplits()方法实现切片 默认切片大小就是Block块大小(默认块大小128M) 在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑代码为： Math.max(minSize, Math.min(maxSize, bloc
MapReduce将小文件合并成大文件，并设置每个切片的大小的案例
weixin_34309543的博客
06-04 678
测试代码： package cn.toto.bigdata.combinefile; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop....
MapReduce切片
qq_42265608的博客
07-20 341
反证法：假设，我们不使用块大小来定义， 设当前块大小为128M， 片大小为100M。我们需要计算HDFS中的数据，要从里面取300M的数据。首先，第一个块取出来，切， 还剩28M，取第二个块，切72M， 然后第二块还剩56M 再取第三块，再取44M。这样的结果，显然就是将数据块的数据分割重组，这样大大增加了资源的消耗。不论是比当前块大，还是比当前块小，都避免不了数据块的分割重组，所以，与块大小一致是目前最优。
mapreduce切片大小
最新发布
07-09
- **HDFS 块大小**：通常建议将切片大小设置为 HDFS 块大小的整数倍（如 128MB、256MB 等），以减少跨块读取带来的网络开销。 - **压缩文件处理**：如果输入文件是压缩格式（如 GZIP），则无法切分，整个文件作为一...
Hadoop MapReduce 原理 切片的概念和大小
有上进心的阿龙
12-23 878
11-Hadoop MapReduce 原理 切片的概念和大小 如果这个MR程序是在本地去测试，那么默认块大小是32M，因为在本地Windows上去运行主要是用来测试，没必要用128MB 在集群上去运行是默认128MB 真正切文件的时候是按照32MB去切的，但是，我们判断是否还需要再去切的时候，是除以32是否大于1.1 ...
Hadoop(十四)MapReduce 输入类InputFormat（切片）
技术博客
08-20 1305
切片的大小=块的大小=128M（如果程序运行在本地则是32M）切片的标准是看文件大的小是达到块大小的1.1倍（140.8M），如果达到则按128M进行切片，如果没达到，则其本身就是一个切片。CombineTextInputFormat切片机制关于大量小文件的优化策略：默认情况下FileInputformat对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个maptask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的maptask，处理效率极其低下。大多数情况下，默认文件是可切的；
MapReduce切片源码
Dont_let的博客
09-09 383
MapReduce的splits切片逻辑源码分析 as we know！我们认知中的splits大小默认与block的大小相同！ 即有几个block就会有几个splits，这样真的正确吗？ 先贴上源码： 如图所示为我们编写的一个mapreduce的driver程序，参考hadoop官网。 当我们进入FileInputFormat类中，发现该类是一个一个继承自FileInput的抽象类 该类中包...
MapReduce框架原理之InputFormat数据输入
lslslslslss的博客
12-16 233
MapReduce框架原理之InputFormat数据输入 目录 MapReduce框架原理之InputFormat数据输入 1.数据块与数据切片的区别 2.数据切片与MapTask并行度决定机制 3.Job提交源码分析 4.切片源码解析 5.FileInputFormat切片机制 6.TextInputFormat 7.CombineTextInputFormat切片机制 实例： 1.数据块与数据切片的区别 数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储
设定InputSplitSize确定Map Task数
sun's blog
01-08 690
都知道运行job时可以通过Job.setNumReduceTasks(int tasks)来设定Reduce任务数，那么Map任务数如何设定呢，API中并没有提供像直接指定Reduce任务数那样来直接指定Map任务数的方法，先来理下逻辑： 首先，文件在上传到Hdfs文件系统的时候，被切分成不同的Block块（默认大小为128MB，这里是hadoop2,hadoop1是64M）。但是每个Map...
MapReduce Input Split 输入分/切片
afei2530的博客
05-22 225
MapReduce Input Split（输入分/切片）详解 public static long getMaxSplitSize(JobContext context) { return context.getConfiguration().getLong(SPLIT_MAXSIZE, ...
hadoop中如何控制map的数量
jediael_lu的专栏
08-08 3106
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
Hadoop中分片split的原理解析
jinYwuM的博客
08-06 4560
一、定义 1、block：block是物理切块，在文件上传到HDFS文件系统后，对大文将以每128MB的大小切分若干，存放在不同的DataNode上； 2、split：split是逻辑切片，在mapreduce中的map task开始之前，将文件按照指定的大小切割成若干个部分，每一部分称为一个split，默认是split的大小与block的大小相等，均为128MB。 注意：在hadoop1....
MapReduce切片机制
weixin_42179304的博客
04-16 825
FileInputFormat中默认的切片机制简单地按照文件的内容长度进行切片切片大小，默认等于block大小，可以通过调整参数修改，注意1.1的问题切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片一个切片(split)对应一个MapTask事例一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定比如待处理数据有两个文件：经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下。
通过inputSplit分片size控制map数目
weixin_33961829的博客
12-05 334
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
MapReduce Input Split（输入分/切片）详解
热门推荐
光于前裕于后的博客
04-14 3万+
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。 Hadoop 2.x默认的block大小是128MB，Hadoop 1.x默认的block大小是64MB，可以在hdfs-site.xml中设置dfs.block.size，注意单位是byte。 分片大小范围可以在mapred-site.xml中设置，mapred.min.split.size mapred.max.split.size，minSplitSize大小默认为1B，maxSplitSize大小默认为Long.MAX_VALUE = 92
HDFS的块大小和MapReduce切片大小的区别和联系
isea_you's blog
11-30 3998
先看下面的题目： 参考下面的MR系统的场景: --hdfs块的大小为64MB --输入类型为FileInputFormat 有三个文件的大小分别是:64KB 65MB 127MB Hadoop框架会把这些文件拆分为多少块？ 答案如下： 5块：64K，64M，1M,  64M，63M 我之前的理解是4块，错误的原因是没有真正的理解数据的分块和数据的切片之间的关系，下面来阐述有一下： ...
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