Hadoop的mapper和reducer的个数如何确定?reducer的个数依据是什么?

面试题来源:

《大数据面试题 V4.0》

大数据面试题V3.0,523道题,679页,46w字

参考答案:

map数量

影响map个数(split个数)的主要因素有:

文件的大小。当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split;当块为256m,会被划分为2个split。

文件的个数。FileInputFormat按照文件分割split,并且只会分割大文件,即那些大小超过HDFS块的大小的文件。如果HDFS中dfs.block.size设置为128m,而输入的目录中文件有100个,则划分后的split个数至少为100个。

splitSize的大小。分片是按照splitszie的大小进行分割的,一个split的大小在没有设置的情况下,默认等于hdfs block的大小。

splitSize=max{minSize,min{maxSize,blockSize}}  

map数量由处理的数据分成的block数量决定default_num = total_size / split_size

reduce数量

reduce的数量job.setNumReduceTasks(x); x为reduce的数量。不设置的话默认为1

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