漫谈Map Reduce 参数优化

本文详细探讨了MapReduce在大数据处理中的优化策略,包括map个数设置、向量化模式、map join、聚合操作、reduce个数控制以及推测执行等关键参数的调整,旨在提升Hadoop和Hive的性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

优化点:

1.map个数设置:

默认map个数

default_num=total_size/block_size;

期望大小

goal_num=mapred.map.tasks;

设置处理的文件大小

split_size=max(mapred.min.split.size,block_size);

split_num=total_size/split_size;

计算的map个数

compute_map_num=min(split_num,max(default_num,goal_num))

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。有如下两种情况:

情况1:输入文件size巨大,但不是小文件增大mapred.min.split.size的值。

情况2:输入文件数量巨大,且都是小文件,就是单个文件的size小于blockSize。这种情况通过增大mapred.min.spllt.size不可行,需要使用CombineFileInputFormat将多个input path合并成一个(合并小文件输入)InputSplit送给mapper处理,从而减少mapper的数量。

set mapred.max.sp
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值