mapreduce 分片大小的计算

最新推荐文章于 2025-06-16 12:17:56 发布
最新推荐文章于 2025-06-16 12:17:56 发布
阅读量2.1k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： hadoop
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weihongrao/article/details/10488587
本文介绍了Hadoop中数据分片的基本计算方式及其如何影响任务分配。通过调整参数mininumsize, blocksize 和 maxnumsize，可以实现对数据处理粒度的控制，从而影响并行处理效率。

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

计算方式：
max(mininumsize,min(maxnumsize,blocksize))
通常境况下，mininumsize<bolocksize<maxnumsize,
所以一般是将一个block的数据交给一个mapper，即是一个block作为一个数据分片

如果希望将所有的文件都在一个mapper中处理可以将mininumsize设置为文件的大小，
这样其实会让hadoop框架失去去并行处理的优势
MapReduce输入分片，如何计算分片大小
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
12-01 884
MapReduce案例之聚合求和
QYHuiiQ
06-04 968
在这个案例中，我们要实现的是统计每个用户（以手机号作为用户标识）过去几个月分别在数码、出行、餐饮方面的支出之和，也就是将每个月的数码支出进行求和，出行支出求和，餐饮方面求和，最后得出3个值。 将数据上传至服务器： 将数据文件上传至HDFS: 新建project: 创建自定义Bean类封装三项支出 自定义Mapper 自定义Reducer类 自定义主类 打包 查看运行结果 可以看到运算结果与我们预期的结果是一致的。
MapReduce算法一、简单求和计数（类似WordCount）
qq_36273293的博客
10-24 1896
MapReduce算法一、简单求和计数（类似WordCount）
❗❗❗MapReduce
最新发布
tanxianyi的博客
06-16 1019
1、使用场景为了实现控制最终文件的输出路径和输出格式，可以自定义 OutputFormatEg. 要在一个 MapReduce 程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需 求可以通过自定义 OutputFormat 来实现2、自定义 OutputFormat 步骤（1）自定义一个类继承 FileOutputFormat（2）改写 RecorWriter，具体改写输出路径的方法 write()
多线程数组的求和总结（MapReduce思想）
zfx2013的博客
05-02 828
1、使用Fork/join import java.util.ArrayList; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.ForkJoinTask; import java.util.concurren...
MapReduce功能实现六---最大值(Max)、求和(Sum)、平均值(Avg)
热门推荐
小强签名设计 的博客
07-27 1万+
一、最大值（Max） 情况1： [hadoop@h71 q1]$ vi ql.txt aa 111 22 555 [hadoop@h71 q1]$ hadoop fs -put ql.txt /input java代码： import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import
MapReduce分片、分区、分组 傻傻分不清
paul250670的博客
09-03 2936
MapReduce分片、分区、分组关系图 分片 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。 blockSize默认大小128M。 可通过设置minSize和maxSize来设置分片的大小。 PS:分片的大小直接影响到MapTask的...
深入MapReduce——计算模型设计
从知识输入到知识输出
01-23 1809
深入MapReduce这个通用计算模型的总体设计落地思路。
MapReduce（分布式数据计算模型）
qq_31641743的博客
06-12 2919
MapReduce（分布式数据计算模型） MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。Hadoop的MapReduce实现，和Common、HDFS一起，构成了Hadoop发展初期的三个组件。MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤，其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。 我们
MapReduce原理（3）： MapReduce的分片机制 getSplits()方法 源码解析
Yiie 的博客
09-05 2201
1、getSplits()方法在 FileInputFormat.addInputPath(job, path)中 /** * Generate the list of files and make them into FileSplits. * @param job the job context * @throws IOException */ public ...
MapReduce（4）--MapReduce 统计求和，排序
kismet
11-18 3613
1.统计求和，需求： 统计每个手机号的上行流量总和，下行流量总和，上行总流量之和，下行总流量之和 文件： 13631579850 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 游戏娱乐 24 27 2481 24681 200 13631579950 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1...
MapReduce的分区、排列、规约以及流量统计求和
Carina_____的博客
09-09 710
1.MapReduce当中的分区 mapreduce当中的分区：物以类聚，人以群分，相同key的数据，去往同一个reduce reducetask的数量通过我们自己手动指定 job.setNumReduceTasks(3); 1 分区代码逻辑 2
Hadoop入门（二十一）Mapreduce的求和程序
茅坤宝骏氹的博客
10-20 3989
一、简介 求和是统计中最常使用到的，现在使用Mapreduce在海量数据中统计数据的求和。 二、例子 （1）实例描述 给出三个文件，每个文件中都存储了若干个数值，求所有数值中的求和。 样例输入： 1）file1： 1 2 3 7 9 -99 2 2）file2： 11 2 23...
MapReduce之求各个部门工资的总和
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
05-17 4102
MapReduce之求各个部门工资的总和一、需求说明二、测试数据三、实现步骤四、打包上传到集群中运行 一、需求说明 利用MapReduce程序求出各个部门工资的总和 二、测试数据 员工信息表：下载地址 表字段说明： 三、实现步骤 在Idea或eclipse中创建maven项目 在pom.xml中添加hadoop依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId&
MapReduce-流量统计求和-步骤分析
Leon_Jinhai_Sun的博客
02-28 595
1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 游戏娱乐 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 jd.com 京东购物 4 0 264 0 200 1...
mapreduce分片
weixin_30711917的博客
05-05 175
　　我们编写的mapreduce程序，也即Job，当它被提交到云计算平台以后，根据输入文件的大小，mapreduce框架会创建若干个map任务，map任务的数量有分片(split)的个数决定，那么待处理的数据会被划分成几个split呢，很明显，这是有split的大小决定的，下面让我们来看一下split大小的计算方法(摘自高清元的微博:http://weibo.com/576203331)。 　　...
Radosgw分片计算方法
YLX
11-23 398
有两个选项会影响存储桶索引分片： 对于简单配置，请使用 rgw_override_bucket_index_max_shards 选项。 对于多站点配置，请使用 bucket_index_max_shards 选项。 将选项设为 0 将禁用存储桶索引分片。如果将其设为大于 0 的值，则会启用存储桶索引分片，并设置最大分片数。 下面的公式可帮助您计算建议的分片数： number_of_objects_expected_in_a_bucket / 100000 实际场景中算法应该是： 计划分配容量/业务
关于mapreduce分片的一些问题
weixin_45207388的博客
03-20 284
split大小设置： 关于分片大小的设计，分片大小不能大于block大小，不然从多个block拉取数 据，增加磁盘IO，降低并行度，违反了mapreduce的设计原则。分片大小计算公式： splitSize = Max（splitMinSize, Min(splitMaxSize, blockSize)） splitMinSize默认为1，并且强制为1，除非修改hadoop源代码 splitMa...
powerjob mapreduce 动态分片 案例讲解
11-13
powerjob是一个基于MapReduce模型的开源分布式计算框架，动态分片是powerjob中一种任务调度的策略。在MapReduce计算中，任务可以分为很多个小任务，这些小任务可以以并行的方式执行，加快计算速度。 动态分片即在任务调度时，根据计算负载的情况动态划分并行任务的数量和大小，以保证集群负载均衡，实现最优的计算效率。常见的案例是处理大规模数据集时，可以将数据划分为多个块，每个块由一个或多个并行任务处理，提高计算速度。 例如，假设有一个需要处理1TB的数据集，假设每个任务可以处理100GB的数据量。在传统的方式中，我们可能需要将数据集划分成10个100GB的块，每个块由一个任务处理。但是，在使用powerjob的动态分片策略下，计算集群可以根据其负载情况自动调整任务的数量和块的大小。 假设在进行计算时，集群的CPU和内存资源有空闲，那么powerjob可以自动增加任务数量和块的大小，比如将任务数量增加到20个，每个任务处理50GB的数据。这样可以充分利用计算资源，提高整体计算速度。 另一方面，如果集群的计算资源紧缺，powerjob可以自动减少任务数量和块的大小，比如将任务数量减少到5个，每个任务处理200GB的数据。这样可以减少计算资源的占用，提高集群的稳定性。 通过动态分片策略，powerjob能够根据计算集群的实际情况动态调整任务数量和块的大小，使得计算过程更加高效和稳定。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值