使用docker部署graylog

最新推荐文章于 2025-04-23 23:20:40 发布
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分类专栏： web golang docker 文章标签： docker mongodb elasticsearch
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版权
本文介绍了如何使用docker-compose来部署Graylog，包括配置文件docker-compose.yaml的详细步骤，同时涉及与MongoDB和Elasticsearch的集成。

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

docker-compose.yaml

version: '2'
services:
  # MongoDB: https://hub.docker.com/_/mongo/
  mongodb:
    container_name: mongo
    image: mongo:3
    volumes:
      - mongo_data:/data/db
  # Elasticsearch: https://www.elastic.co/guide/en
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Hive如何设置Map个数和Reduce个数
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一、    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2.    举例： a)    假设input目录下有1个文
Hive--控制map和reduce的个数(为什么&什么场景设置&如何设置)
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设置map和reduce的个数一、控制hive任务中的map数:如果超过128m就一定会被拆分吗？是不是map数越多越好？那么针对这种情况，如何合并小文件，减少map数？是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？那么针对这种情况，如何适当增加map数？二、 控制hive任务的reduce数：什么情况下只有一个reduce？ 一、控制hive任务中的map数: 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大
HIVE中MAP和REDUCE数量
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一、总览MR执行过程 一般的 MapReduce 程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Final result）。 1、输入就不用说了，数据一般放在 HDFS 上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。 2、输入分片：在进行 Map 阶段之前，MapReduce 框架会根据输入文件计算输入分片（split），每个输入分片会对应一个 Map 任务，输入分片往.
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03-21
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一、控制hive任务中的map数: 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 举例： a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数。 b) 假设in...
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新旧版本map数量获取区别： Hadoop旧版中InputSplit的个数由下面三个参数决定： goalSize：totalSize/numSpilt.totalSize为文件大小，numSplit为用户设定的map task个数，默认为1. minSize：InputSplit的最小值，由配置参数 mapred.min.split.size,默认为1. blockSize：HDFS中块的大小. splitSize = max(minSize,min(goalSize,blockSIze)) 新版
Hive 如何合理设置 Map 及 Reduce 数
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一、概述 1.通常情况下，作业会通过 input 的目录产生一个或者多个 map 任务。主要的决定因素有：input 的文件总个数，input 的文件大小，集群设置的文件块大小。 2.是不是 map 数越多越好？答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。 3.是不是保证每个 map 处理接近 12
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如何设置map个数 在hive中没有办法直接设置map个数，但是可以通过设置一个map处理的最大数据量，来设置map个数 参数如下： set mapred.max.split.size=256000000; -- 决定每个map处理的最大的文件大小，单位为B set mapred.min.split.size.per.node=1; -- 节点中可以处理的最小的...
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一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2. 举例： a) 假设input目录下有1个文件a,大小...
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u011250186的博客
04-22 2486
hive 中reduce个数设定
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