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請問該如何運(yùn)行自帶wordcount-Hadoop2?

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如何運(yùn)行自帶wordcount-Hadoop2
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瀟瀟雨雨

TA貢獻(xiàn)1833條經(jīng)驗 獲得超4個贊

但是通過這種方式設(shè)置map的個數(shù),并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一個hadoop的參考數(shù)值,最終map的個數(shù),還取決于其他的因素。
為了方便介紹,先來看幾個名詞:
block_size : hdfs的文件塊大小,默認(rèn)為64M,可以通過參數(shù)dfs.block.size設(shè)置
total_size : 輸入文件整體的大小
input_file_num : 輸入文件的個數(shù)
(1)默認(rèn)map個數(shù)
如果不進(jìn)行任何設(shè)置,默認(rèn)的map個數(shù)是和blcok_size相關(guān)的。
default_num = total_size / block_size;
(2)期望大小
可以通過參數(shù)
mapred.map.tasks來設(shè)置程序員期望的map個數(shù),但是這個個數(shù)只有在大于default_num的時候,才會生效。
goal_num =mapred.map.tasks;
(3)設(shè)置處理的文件大小
可以通過mapred.min.split.size 設(shè)置每個task處理的文件大小,但是這個大小只有在大于
block_size的時候才會生效。
split_size = max(
mapred.min.split.size,
block_size);split_num = total_size / split_size;
(4)計算的map個數(shù)
compute_map_num = min(split_num, max(default_num, goal_num))
除了這些配置以外,mapreduce還要遵循一些原則。 mapreduce的每一個map處理的數(shù)據(jù)是不能跨越文件的,也就是說max_map_num <= input_file_num。 所以,最終的map個數(shù)應(yīng)該為:
final_map_num = min(compute_map_num, input_file_num)
經(jīng)過以上的分析,在設(shè)置map個數(shù)的時候,可以簡單的總結(jié)為以下幾點(diǎn):
(1)如果想增加map個數(shù),則設(shè)置mapred.map.tasks 為一個較大的值。
(2)如果想減小map個數(shù),則設(shè)置mapred.min.split.size 為一個較大的值。



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反對 回復(fù) 2019-09-14
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