深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 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…

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.…

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明.使用Python开发(如果使用Java开发,请看这里). 开发环境: python:2.7.5 hive:2.3.0 hadoop:2.8.1 一.map与reduce脚本 map脚本(mapper.py) #!/usr/bin/python import sys import re while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not…

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能…

整理下,基本分两个方式: 一.对于大量大文件(大于block块设置的大小) 增大minSize,即增大mapred.min.split.size的值,原因:splitsize=max(minisize,min(maxsize,blocksize)),blocksize一般不会做修改. 在没有设置minisize,maxsize时,splitsize取blocksize. 二.对于大量小文件(小于block块设置的大小) 这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行, 需要使用…

前言 首先确保已经搭建好Hadoop集群环境,可以参考<Linux下Hadoop集群环境的搭建>一文的内容.我在测试mapreduce任务时,发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言,控制map任务数量一直是一个困扰我的问题.好在经过很多摸索与实验,终于梳理出来,希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴.本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析,其它类型的InputFormat的划分方式又各有不同.虽然如…

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 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.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl…

随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任…

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )…

优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解Hadoop的核心能力,是hive优化的根本.这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结.   长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题…