运行 map 任务会减慢 reduce 任务吗？我所说的放慢速度是指它们共享公共(public)资源吗？
最佳答案
当然，它们会以某种方式影响系统。它们都是在同一台机器上运行的 java 进程。然而，在当今的系统配置中，只要您不对插槽数量做一些愚蠢的事情，这就没什么大不了的。
每个 map 任务或 reduce 任务本身都不是多线程或多进程的，因此它大多只使用一个 CPU 核心。这就是为什么一般的经验法则是每个核心 1 个映射或减少插槽是有道理的。因此，如果您有 12 个核心，则可以执行 8 个映射槽和 4 个缩减槽之类的操作。
此外，这些任务将共享同一个磁盘，但这也没什么大不了的，因为系统通常有多个磁盘并且磁盘访问是突发的。
找出最佳配置的最好方法就是尝试不同的配置。设置槽数并不难，只需对其进行调整，然后重新运行一些生产代表作业即可。
请注意，如果您一次只运行一个作业，则在映射器运行时，reducer 不会做太多事情。在这种情况下，它们不会真正影响彼此。更现实地说，您将有多个作业在运行，并且一个作业的 map 任务将与另一个作业的 reducer 同时运行。
关于hadoop - 在 map/reduce 之间共享资源，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9877724/
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我真的为这个而疯狂。我一直在搜索答案并尝试我找到的所有内容，包括相关问题和stackoverflow上的答案，但仍然无法正常工作。我正在使用嵌套资源，但无法使表单正常工作。我总是遇到错误，例如没有路线匹配[PUT]"/galleries/1/photos"表格在这里:/galleries/1/photos/1/edit路线.rbresources:galleriesdoresources:photosendresources:galleriesresources:photos照片Controller.rbdefnew@gallery=Gallery.find(params[:galle
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