mapreduce 中 map数量与文件大小的关系

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mapreduce 中 map数量与文件大小的关系

学习mapreduce过程中, map第一个阶段是从hdfs 中获取文件的并进行切片,我自己在好奇map的启动的数量和文件的大小有什么关系,进过学习得知map的数量和文件切片的数量有关系,那文件的大小和切片的数量的有什么关系 ,下面我就进入Hadoop的源代码进行研究一下文件的大小和切片的数量有什么关系. 文件获取和切片和一个InputFormat 这个抽象类有关系 ,这个抽象类只有两个抽象的方法分别是第一个方法是用来过去切片,第二方法使用获取文件.获取切片与第一个方法有关,我们进入研究…

【Hadoop】三句话告诉你 mapreduce 中MAP进程的数量怎么控制？

1.果断先上结论 1.如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值. 2.如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值. 3.如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2. 2.原理与分析过程看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下. 先看一下这个图输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入…

MapReduce中map并行度优化及源码分析

mapTask并行度的决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1.默认切片定义在InputFormat类中的getSpli…

如何确定Hadoop中map和reduce的个数--map和reduce数量之间的关系是什么？

一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) 一个task的reduce数量,由partition决定. 在输入源是数…

mapreduce中控制mapper的数量

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Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.…

hadoop中map和reduce的数量设置

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe…

hadoop中map和reduce的数量设置问题

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re…