hadoop 多文件夹输入,map到reduce怎样排序

使用MultipleInputs.addInputPath 对多个路径输入

如今如果有三个文件夹,并使用了三个mapper去处理,

经过map处理后,输出的结果会依据key 进行join,

假设使用TextPair,会依据第一个字段jion。第二个字段排序

然后在作为reduce的输入,进行计算

时间: 2024-08-11 05:44:18

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hadoop 多目录输入,map到reduce如何排序

使用MultipleInputs.addInputPath 对多个路径输入 现在假设有三个目录,并使用了三个mapper去处理, 经过map处理后,输出的结果会根据key 进行join, 如果使用TextPair,会根据第一个字段jion,第二个字段排序 然后在作为reduce的输入,进行计算 hadoop 多目录输入,map到reduce如何排序

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

Hadoop 中关于 map,reduce 数量设置

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/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销

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