這篇文章主要介紹“hadoop map個數(shù)控制怎么實現(xiàn)”,在日常操作中,相信很多人在hadoop map個數(shù)控制怎么實現(xiàn)問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”hadoop map個數(shù)控制怎么實現(xiàn)”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧!
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為了方便介紹,先來看幾個名詞:
block_size : hdfs的文件塊大小,1.x默認為64M,2.x為128M,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)
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum: 任務(wù)跟蹤器將同時運行的大映射任務(wù)數(shù),默認為2
(1)默認map個數(shù)
如果不進行任何設(shè)置,默認的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min_map_num >= input_file_num。 所以,最終的map個數(shù)應(yīng)該為:
final_map_num = max(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:
(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。
(3)如果輸入中有很多小文件,依然想減少map個數(shù),則需要將小文件merger為大文件,然后使用準則2。
(5)mapred.tasktracker.map.tasks.maximum >= mapred.map.tasks
補充: hadoop版本中 1.x 與 2.x 參數(shù)名稱有變更
1.x 名稱 2.x 名稱
mapred.map.tasks mapreduce.job.maps
mapred.min.split.size mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum
到此,關(guān)于“hadoop map個數(shù)控制怎么實現(xiàn)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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