mapreduce中map和reduce的最大并发数量设置

最新推荐文章于 2025-06-16 12:18:22 发布
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分类专栏： mapreduce 文章标签： mapreduce 测试
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kirayuan/article/details/6321954
本文探讨了Hadoop集群中Reduce任务的数量设置问题。通过实验发现，将Reduce任务的数量设置为集群DataNode核心总数的一半（例如32台DataNode，每台8核，则设置128个Reduce任务）能获得最佳运行效率。

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

     reduce数量究竟多少是适合的。目前测试认为reduce数量约等于cluster中datanode的总cores的一半比较合适，比如cluster中有32台datanode,每台8 core，那么reduce设置为128速度最快。因为每台机器8 core，4个作map,4个作reduce计算，正好合适。

      以上所说的是总的map和reduce数，那么具体到每台机器的最大并发map/reduce应该就以该机器的cores数/2合适

hive-sql-map和reduce数量设置及决定因素
ruijungao的博客
10-25 1122
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MapReduce中Map Task的数量确定及切片机制
weixin_43230682的博客
08-07 4515
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
关于Map和Reduce最大的并发数设置
dajuezhao的专栏
08-13 7616
一、环境 1、hadoop 0.20.2 2、操作系统 Linux 二、设置 1、因为hadoop的集群所有的机器不可能完全的配置一样，所以，不同节点机器上并发的最大map和reduce数量最好也不要相同。 2、在对应的节点机器上修改mapreduce-sit.xml文件，添加参数如下： mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 2 The maximum number of map tasks that w
MapReduce计数器个数上限
大黄的博客
11-02 458
最近使用MapReduce进行统计工作，需要使用MapReduce的动态计数器，也就是如下代码示例。 public class MyCounterMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { protected void map(LongWritable key, Text value, Context conte...
Yarn 知识点
最新发布
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Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。Yarn：是一种资源调配者，具有通用性Yarn 是一种通用资源调度框架，不仅仅支持MapReduce查看 Yarn 客户端的端口号是8088。
[Hadoop]关于Mapreduce中map进程数量的控制
weixin_43380184的博客
03-01 506
block_size=128； #hadoop2.x split_size; goal_num=mapred.map.task(用户设定) goal_size=total_size/goal_num； default_num = total_size/block_size(初始); input_file_num; 1）若想增加map数量，则直接设置mapred.map.tasks为较大值即可（&g...
map-reduce 优化
weixin_33736048的博客
09-14 216
map阶段优化 参数：io.sort.mb（default 100） 当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。 而是会利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存， 并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。 每一个map都会对应存在一个内存buffer,map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中， ...
Hadoop | MapReduce的并行度
Willian的博客屋
01-25 1549
1 . MapTask并行度决定机制 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度。那么，mapTask并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？ mapTask并行度的决定机制 map阶段的并行度由客户端在提交job时决定，而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为： 将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个...
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07-12
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学亮编程手记
08-23 1154
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逸卿的专栏
05-03 2324
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大树叶 技术专栏
03-19 3960
背景：之所以想确认这个数据，是因为在hadoop的集群系统中，发现各个节点的CPU使用率都不高，并且查看整个集群并发的map和reduce数，都只有6（三台hadoop机器） 分析：为了查清楚，为什么tasktracker都只启动了两个map任务和两个reduce任务，查看了hadoop的相关配置说明。具体细节如下：       hadoop可以配置每个TaskTracker启动的
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maper数量控制 决定参数 配置参数 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize //启动map最小的split size大小，默认0 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize //启动map最大的split size大小，默认256M dfs.block.size //block块大小，默认64M mapreduce.job.maps //显示设定的期望的mapper的数量 计算公式：splitSiz
MapReduce求最大值
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一：背景 求最值是MapReduce的常见算法，应用也很广泛，比如说求出某大型销售网站各个站点销售量最大的商品，人口最多的城市等等，MapReduce求最大值的关键是要实现cleanUp()方法。 二：技术实现 #需求 有两个文件max和max2，现要求合并两个并找出最大值。 #max文件数据如下： 10 29 50 39 88 99 29 100 389 #max2文件数据如
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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
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hadoop中map和reduce的数量设置问题
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
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除了Map和Reduce这两个主要功能，go-mapreduce库还提供了其他一些辅助功能，包括报告流程统计信息，这有助于开发者了解数据处理过程中的性能指标，比如处理速度、内存使用情况等。同时，该库还提供了文件操作功能，...
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