hadoop map数量太少的问题

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#hadoop #exception #output #string #input

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本文讨论了在MapReduce中，当map数量不足而文件较大时，如何通过将数据hash到更多reduce节点来提高任务执行效率。建议使用inputline的hashCode进行更有效的数据分布。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

某些时候map的数量太少，但是每个map的文件比较大，导致执行时间很长。为了充分利用hadoop的优势，我们把map的数据hash到更多的reduce节点去做处理。

使用随机数据都不是特别好，更好的方式是使用input line的hashCode。

public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
throws IOException
{
   try
   {
String line = value.toString();
rand=line.hashCode();
x.set(rand.toString());
y.set(line);
output.collect(x,y);


   } catch (Exception e)
   {
reporter.incrCounter("map", "exp", 1);
   }
}