hadoop中mapred.tasktracker.map.tasks.maximum的设置

本文介绍如何通过调整Hadoop集群中的参数提高查询效率。针对特定场景,如查询大量用户操作日志,通过修改mapred.tasktracker.map.tasks.maximum为CPU核心数,将查询时间从5分钟缩短至3分钟以内。

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目前,我们邮件的一部分log已经迁移到Hadoop集群上

并由Hive来执行相关的查询

hadoop中默认的mapred.tasktracker.map.tasks.maximum设置是2

也即:每一个tasktracker同时运行的map任务数为2

照此默认设置,查询80天某用户的操作日志,耗时5mins, 45sec

经过测试,发现将mapred.tasktracker.map.tasks.maximum设置为节点的cpu cores数目或者cpu cores数目减1比较合适

此时的运行效率最高,大概花费3mins, 25sec

我们现在的机器都是8核的,所以最终配置如下:


mapred.tasktracker.map.tasks.maximum
8
The maximum number of map tasks that will be run
simultaneously by a task tracker.

而对于mapred.map.tasks(每个job的map任务数)值,hadoop默认值也为2

可以在执行hive前,通过set mapred.map.tasks=24来设定

但由于使用hive,会操作多个input文件,所以hive默认会把map的任务数设置成输入的文件数目

即使你通过set设置了数目,也不起作用…

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