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hadoop - 如何让 Hadoop 使用我系统上的所有内核？

coder 2024-01-06 原文

我有一个 32 核系统。当我使用 Hadoop 运行 MapReduce 作业时，我从未见过 java 进程使用超过 150% 的 CPU(根据顶部)，它通常保持在 100% 左右。它应该接近 3200%。

我需要更改哪个属性(以及在哪个文件中)以启用更多工作器？

最佳答案

可能有两个问题，我将在下面概述。我还想指出，这是一个非常常见的问题，您应该查看之前提出的 Hadoop 问题。

您的 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 可以在 conf/mapred-site.xml 中设置得较低。如果您在检查 JobTracker 时看到几个待处理的任务，但只有几个正在运行的任务，这将是一个问题。每个任务都是一个线程，因此假设您在该节点上最多需要 32 个槽。

否则，您的数据可能没有被拆分成足够多的 block 。您是否正在处理少量数据？可能是您的 MapReduce 作业仅在几个输入拆分上运行，因此不需要更多映射器。尝试在数百 MB 的数据上运行您的作业，看看您是否仍然遇到同样的问题。 Hadoop 会自动拆分您的文件。文件被分割成的 block 数是文件的总大小除以 block 大小。默认情况下，每个 block (不是每个文件)都会分配一个映射任务。

在您的conf/hdfs-site.xml 配置文件中，有一个dfs.block.size 参数。大多数人将其设置为 64 或 128mb。但是，如果您尝试做一些微小的事情，您可以将其设置为更多地拆分工作。

您还可以手动将文件拆分为 32 个 block 。

关于hadoop - 如何让 Hadoop 使用我系统上的所有内核？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7707106/

hadoopsectioncodeblock

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