我使用配置单元运行查询“select*fromT1,T2whereT1.a=T2.b”，架构为T1(aint,bint),T2(aint,bint)，当它运行时，生成了6个map任务和1个reduce任务，我想问一下，哪个决定了map任务和reduce任务的数量？数据量是多少？ 最佳答案 map任务的数量取决于数据量、block大小和分割大小。例如:如果您的block大小为128MB，文件大小为1GB，那么将有8个映射任务。您可以使用拆分大小来控制它。Hive作业中的reducer数量默认为1。你必须通过配置更新它mapred.re

如何在HDFS中决定集群大小、节点数量、要使用的实例类型以及每台机器的硬件配置设置？如果可能，请解释如何处理10TB的数据。例如如果我们有10TB的数据，那么标准的集群大小、节点数量以及可以在hadoop中使用的实例类型应该是多少？ 最佳答案 我已经使用Hadoop几年了。首先，查看此Hortonworks指南:https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.5.3/bk_cluster-planning/content/ch_hardware-recommendations

我有一个基本的mapreduce问题。我的输入包含许多小文件，并且我设计了一个自定义的CombinedFileInputFormat(可以正常工作)。对于20000个文件，所有文件的总大小只有100Mb，但处理单个文件需要几分钟(这是一个繁重的索引问题)，因此我想要尽可能多的maptask。hadoop会处理这个问题还是我必须强制执行它以及如何执行？在后一种情况下，我的第一个猜测是操纵最大拆分大小，但我不确定我是否在正确的轨道上。非常感谢任何帮助!(关于如何在后一种情况下最好地设置拆分大小的建议也很有帮助)一些额外的信息更清楚:然而，我想在每个任务中处理多个文件还有另一个原因，那就是我

我有一个文本文件和一个解析器，它将解析每一行并存储到我的customSplitInput中，我在自定义FileInputFormat阶段进行解析，因此我的拆分是自定义的。现在，我有2个拆分，每个拆分中包含我的数据列表。但现在，我的映射器函数在同一拆分上被重复调用。我认为映射器函数只会根据您拥有的拆分数调用？我不知道这是否适用，但我的自定义InputSplit为getLength()返回一个固定数字，为getLocation()返回一个空字符串数组。我不确定要为这些添加什么。@OverridepublicRecordReadercreateRecordReader(InputSpliti

我无法理解MapTask类中的runOldMapper(...)和runNewMapper(...)方法之间的区别。Hadoop根据JobConf中的"useNewApi"参数决定；但是在框架中何时何地设置了这个参数？我认为所有工作的默认值都是FALSE。我们可以通过调用设置"mapred.mapper.new-api"的JobConf.setUseNewMapper(booleanflag)将值设置为TRUE，但是何时以及为什么我们应该决定设置这个参数？ 最佳答案 您假设此行为是由mapred.mapper.new-api配置触发

在用Java编写MR代码时，如何决定何时使用Map-SideJoin或Reduce-Side？ 最佳答案 Mapsidejoin在数据到达Map之前执行join。在map端加入数据之前，map功能需要一个强大的先决条件。这两种方法都有一些优点和缺点。Mapsidejoin与reduceside相比效率更高，但它需要严格的格式。先决条件:数据应以特定方式进行分区和排序。每个输入数据都应划分为相同数量的分区。必须使用相同的键排序。特定键的所有记录必须位于同一分区中。Reducesidejoin也称为Repartitionedjoin或R

我正在使用当前版本的Hadoop，并运行一些TestDFSIO基准测试(1.8版)来比较默认文件系统是HDFS与默认文件系统是S3存储桶的情况(通过S3a使用)。在默认文件系统为S3a的情况下读取100x1MB文件时，我观察到YARNWebUI中的最大容器数小于默认情况下的HDFS，而S3a约为慢4倍。当使用默认文件系统S3a读取1000x10KB文件时，我观察到YARNWebUI中的最大容器数至少比默认为HDFS，S3a大约慢16倍。(例如，默认情况下HDFS的测试执行时间为50秒，而默认情况下S3a的测试执行时间为16分钟。)启动的maptask的数量在每种情况下都符合预期，这方面

举个简单的例子，select*fromtablename;不会启动mapreduce，而selectcount(*)fromtablename;确实如此。决定何时使用mapreduce(通过hive)的一般原则是什么？ 最佳答案 一般来说，任何类型的聚合，例如最小/最大/计数都需要MapReduce作业。这可能不会为您解释一切。Hive，在许多RDBMS的风格中，有一个EXPLAIN关键字将概述您的Hive查询如何转换为MapReduce作业。尝试对您的两个示例查询运行解释，看看它在幕后尝试做什么。

在我的应用程序中，我有以下代码:$loginUrl=$facebook->getLoginUrl(array('scope'=>'publish_stream'));header("Location:".$loginUrl);将用户带到facebook并询问他们:'[oshirowanensapp]wouldalsolikepermissionto:PostonyourbehalfThisappmaypostonyourbehalf,includingstatusupdates,photosandmore.Allow-Skip如果我点击Skip，我将被重定向回我的应用程序，在那里我希望

关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭6年前。Improvethisquestion关于如何决定使用这两者中的哪一个，有什么好的经验法则吗？而且，如果你接管了一个Sqlite数据库，并且系统预计会“变得更大”，那么如何决定是坚持使用它还是迁移到MySql？ 最佳答案 它们的功能集完全不同。Sqlite是一个没有网络功能的嵌入式数据库(除非你添加它们)。所以你不能在网络上使用它。如果你需要网络访问——例如从另一台机器访问；任何实际程度