提交作业后，有什么方法可以设置reducetask的数量吗？比如我需要根据startalphabet收集英文单词，我可以直接设置reducetasks的数量为26。但是万一出现无法预先确定所需reducer数量的情况，有没有什么办法可以完成要求？这里的要求与集群上的节点数量无关，它只取决于正在处理的键。举例来说，每次遇到新键时，reducer的数量都会增加一个。在此先感谢您的支持。 最佳答案 Isthereanymeanstosetthenumberofreducetasksonceajobissubmitted?没有Forexam
我正在使用mapred.reduce.tasks=100运行hadoop作业(只是试验)。生成的map数量为537，因为这取决于输入拆分。问题是并行“运行”的reducer数量不会超过4个。即使在map100%完成之后。有没有办法增加运行的reducer的数量，因为CPU使用率不是最佳的并且Reduce非常慢。我还设置了mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=100。但这似乎并不影响并行运行的reducer数量。 最佳答案 检查分区程序使用的哈希码；如果您的键只返回4个哈希码值，Hadoop将
我们告别了2023年，这一年充满了令人兴奋的发行版和应用发布。就连人工智能也席卷了世界，大型科技公司争先恐后地想要分得一杯羹。尽管如此，我们现在必须向前看。😃我们以一个有趣的、基于Arch的Linux发行版“Archcraft”开启这一年，它号称“只是又一个Linux发行版”，但只需要500MB内存就能运行。那么，让我们深入看看它能提供什么。Archcraft：概述⭐作为一个 轻量级Linux发行版，Archcraft 基于ArchLinux构建，为用户提供了直接的发行版体验，不需要太多配置。大多数东西都是预先配置好的，用户只需安装，然后可以随心所欲地使用他们的系统。这要归功于Archcraf
我有一个包含3个节点的集群，我想增加mapper和reducer的数量，以便每个节点有5个mapper和reducer。我使用了下面的代码，但它对我不起作用。有帮助吗？mapred-site.xmlmapred.job.trackervhost2456:9001ThehostandportthattheMapReducejobtrackerrunsat.mapred.tasktracker.map.tasks.maximum15mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum15mapred.map.tasks5reduce.map.tasks5
这是我的MR作业在控制台上的输出。作业成功完成。但我有两个顾虑。1)我指定了-Dmapred.reduce.slowstart.completed.maps=0.75。但是本地图完成75%时reducer没有启动，如下所示2)我指定了-Dmapred.reduce.tasks=2。但是启动的reducer任务的数量是3(如下所示)。为什么这两个参数没有被处理？hadoopjarhadoop-examples-1.2.1.jarwordcount-Dmapred.reduce.slowstart.completed.maps=0.75-Dmapred.reduce.tasks=2/dat
我在MR的驱动类中设置了3个reducer。这意味着将创建三个分区..但是mapper只发出两个唯一的键，比如male和female。在这种情况下，Reducer和reduce函数将运行多少次？ 最佳答案 你的问题有点含糊，但我可以对可能发生的情况提出两种解释:1。二级还原Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少所有女性结果Resucer3减少Reducer1和2的输出。2。拆分作业Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少了女性结果的前半部分Reducer3减少了女性结果的后半部分
假设我有一个包含此类信息的大tsv文件:2012-09-2200:00:01.024934225834688102447268866000bo2012-09-2200:00:02.02493422609347461151344951004ot2012-09-2200:00:02.0249342261098336257346095334100ot2012-09-2200:05:02.0249342261500977152254785340010ot我想实现一个MapReduce作业，枚举五分钟的时间间隔并过滤tsv输入的一些信息。输出文件如下所示:047268866bo0134495ot
我正在使用mahout运行树冠聚类算法。这是我通过mahout命令行运行的命令。mahoutcanopy-i/mahout/o_seqsparse/tfidf-vectors-o/mahout/o_canopy-dmorg.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure-ow-t1100-t250下面是map&reduce任务运行的数量:没有。maptask运行-->6没有。reducetask运行-->1但是因为一个reducer，这花费了太多时间。我想，如果我能够增加reduce任务的数量，那么我会获得更好
我想减少每个reducer的记录数，并将结果变量保留为rdd使用takeSample似乎是显而易见的选择，但是，它返回一个collection而不是SparkContext对象。我想到了这个方法:rdd=rdd.zipWithIndex().filter(lambdax:x[1]但是，这种方法很慢，效率不高。有没有更聪明的方法来获取小样本并保持数据结构为rdd？ 最佳答案 如果您想要一个小示例子集并且不能对数据做任何额外的假设，那么take结合parallelize可能是最佳解决方案:sc.parallelize(rdd.take(
我是MapReduce-hadoop世界的新手。在配置和文档中，他们指定了映射器和缩减器的数量。这到底是什么意思？我的疑问是:是否指定将完成映射/缩减的级别数。即，如果reducer的数量=2。那么reduce方法将被调用2次。是吗？是否指定并行工作的映射器/缩减器线程数，但每个线程只进行一次映射/缩减。哪个是正确的？或者它意味着别的东西。我很困惑..请回答我 最佳答案 不，你完全错了。指定maptasks的数量只是给框架一个提示，输入格式决定了输入拆分的数量，一个拆分=一个maptask。reducetasks的数量表示map输出
