hadoop mapper数量确定

最新推荐文章于 2023-08-02 16:21:07 发布

qq_28332783

最新推荐文章于 2023-08-02 16:21:07 发布

阅读量1.1k

点赞数

分类专栏： hadoop 文章标签： hadoop mapper数量确定 hadoop

hadoop 专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

本文探讨了Hadoop中mapper数量的确定方法。通过理解inputsplit的计算逻辑，即Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))，可以得知mapper数量取决于如何将输入分割为InputSplit。不同类型的输入有不同的分割逻辑。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

刚开始学习hadoop 用于实践

reducer 的数目可以通过参数指定--Job.setNumReduceTasks(int) 通常设置为 (0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数

而mapper的数目如何确定呢？

inputsplit由如下算法得到：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) 通俗讲就是inputsplit取blcoksize在minsize 和maxsize范围内的值，当然超出的话就是上下限值 minsize、maxsize

抽象方法List<InputSplit> getSplits(JobContext context)定义了如何将输入分割为InputSplit，不同的输入有不同的分隔逻辑，而分隔得到的每个InputSplit交由不同的mapper处理，因此该方法的返回值确定了mapper的数量

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

qq_28332783

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

hive有关的MapReduce大作业的性能问题(mapper数过多)

宝罗Paul 的博客

10-11

4609

Hive查询涉及的小文件过多对MR作业的危害： Hadoop2.X中的小文件是指文件size小于HDFS的块（block）大小（例如128M）的文件。一般来说MapTask(Map任务)每次处理一个块大小的input(默认使用FileInputFormat)。如果input到map任务的文件很小而且数量很多，那么每一个map task只是处理很小的input数据，会产生大量的map tasks，...

Hadoop中的mapper数量和reducer数量的设定

暁洣的博客

08-26

4565

Hadoop本身提供了map-reduce分布式计算框架，将大文件切块存储、计算，分而治之。在map-reduce框架中，输入数据被划分成等长的小数据块，称为输入分片(input split)。每个输入分片均会构建一个map任务以处理分片中的每条记录,排过序的处理结果通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。 reduce任务节点在复制完所有map输出后，将其按照排序顺序合并。最后，red...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量

蓝色妖姬

04-09

462

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述，Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize，那么会造成启动的Mapp...

Hadoop-2.4.1学习之怎样确定Mapper数量

diandingyin9417的博客

04-30

265

MapReduce框架的优势是能够在集群中并行运行mapper和reducer任务，那怎样确定mapper和reducer的数量呢，或者说怎样以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中以前提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每一个节点上最大的容器数...

第一个MapReduce程序_WordCountMap__邓治安

m0_57120802的博客

05-01

1268

import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable,Text, Te.

MapReduce中的mapper个数决定（很全）

yuan_53yuan的博客

08-02

1763

即上面两个的较小值，即满足各种参数设置下的最小map数。

Hadoop：MapReduce之Mapper类的输入

Jodness' Blogs

05-15

4704

目录 Mapper类 Mapper的输入 InputFormat 文件输入FileInputFormat & 输入分片InputSplit 文本输入TextInputFormat & 行记录阅读器LineRecordReader Mapper的输出收集器Collector 分区器Partitioner 案例：分别计算奇数行和偶数行之和 Hadoop的代码中为作...

Hadoop - Hadoop Streaming

热门推荐

孤竹的博客

05-25

1万+

1、Map是一些单个任务。Mapper类就是实现Map任务的类。haddop提供了一个抽象的Mapper基类，程序员需要继承这个基类，并实现其中相关的接口函数一个示例Mapper类的定义如下： public static class MyMapper extend Mapper ①Mapper类是Hadoop提供的一个抽象类，程序员可以继承这个基类并实现其中的相关接口函数。它位于 o

Hadoop源码解析之Mapper数量计算公式

TomAndersen的博客

05-29

433

前言据说，自0.20.0版本开始，Hadoop同时提供了新旧两套MapReduce API，并在后续版本中也同时支持这两种API的使用。新版本MR API在旧的基础进行了扩展，也制定了新的split计算方式。新版本MR API在包org.apache.hadoop.mapreduce及其子包中，而旧版本MR API则在包org.apache.hadoop.mapred及其子包中。本文主要从源码角度，简单谈谈新旧MR API中常用的FileInputFormat类（TextInputFormat的父类）

hadoop Mapper

qq_16236875的博客

05-24

259

主要是读取InputSplit 的每一个<Key,Value> 对并进行处理。

MapReduce Application中mapper的数目和分片的数目

weixin_34013044的博客

07-09

204

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

Hadoop 新旧MapReduce API比较

oraclestudyroad的博客

07-20

586

hadoop高级教程：新旧MapReduce API比较，从0.20.0版本开始，Hadoop同时提供了新旧两套MapReduce API。新API在旧API基础上进行了封装，使得其在扩展性和易用性方面更好。新旧版MapReduce API的主要区别如下。 (1)存放位置旧版API放在org.apache.hadoop.mapred包中，而新版API则放在org.apache.had

MR mapper数量怎么确定？

angweichun6648的博客

04-16

510

MR mapper数量怎么确定？看过MR的处理流程的人应该都知道，在MR处理的时候有个split，这个split数量决定了mapper的数量，那split是怎么来的呢？我们在写MR代码的时候也没有接口可以定义split的数量，那split怎么来的？有人说是blo...

MapReduce之mapper以及reducer的个数决定性因素

LJJ1338的博客

09-13

7736

这个图大概可以描述mapreduce计算模型的执行过程，下面我们就围绕这个图聊几个问题，其中有工作中非常有用的问题： 1. mapper的个数结论：mapper的个数是由输入数据的大小决定的，一般不需要我们去设置，如果你想控制mapper的个数，那么需要先了解hadoop是怎么控制mapper的个数。如图所示，每个Mapper Tasker对应一个split（切片）,要处理的file...

Hadoop Mapper 示例

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

01-20

2295

在这个例子中，我们将讨论和理解Hadoop Mappers，这是Hadoop MapReduce框架的前半部分。映射器是任何MapReduce应用程序的最明显的部分，并且需要对Mappers的良好理解才能充分利用MapReduce功能。

Hive 中的Mapper Reducer个数决定因素

格子衫

08-10

1537

1.Mapper个数 Hive 中的Mapper个数的是由以下几个参数确定的： mapred.min.split.size，mapred.max.split.size，dfs.block.size splitSize =Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); map个数还与inputfilles的个数有关，如果有2个输入文件，即使总大小小于blocksize,也会产生2个map 2.Reducer个数我们每次执行hive的hql时...

优化Hadoop MapReduce性能实战

5. **集群规模调整**：根据实际需求和资源利用率，学习如何正确地确定Hadoop集群的节点数量和配置。 6. **设置Mapper和Reducer数量**：理解如何根据数据量和计算需求设置合适的Mapper和Reducer任务数量，以达到负载...