mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
时间: 2024-01-23 21:03:31 浏览: 24
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 是一个 Hadoop MapReduce 参数,用于设置输入数据的切片最小大小。在 Hadoop MapReduce 中,输入数据被分成多个小块,每个小块被称为一个 "split",每个 split 都由一个 Mapper 处理。mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 参数用于控制 split 的大小,从而控制 Mapper 的数量。
如果输入数据很小,可以将 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 设置为很小的值,以便产生更多的 split,从而使 Mapper 的数量增加,提高作业的并行度。如果输入数据很大,可以将 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 设置为较大的值,以减少 split 的数量,从而降低 Mapper 的数量,避免资源的浪费。
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import java.io.IOException; import java.util.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class Merge { /********** Begin **********/ /********** End **********/ }
好的,这是一个基本的MapReduce程序的框架。在这个程序中,你需要完成mapper和reducer函数,然后将它们添加到这个框架中。下面是一个可能的实现:
```
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class Merge {
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text line = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split("\\s+");
for (String word : words) {
line.set(word);
context.write(line, new IntWritable(1));
}
}
}
public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: Merge <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf, "Merge");
job.setJarByClass(Merge.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setCombinerClass(MyReducer.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
在这个程序中,mapper函数将文件中的每一行作为输入,将每个单词作为键,并输出键值对,其中值为1。reducer函数将相同的键组合在一起,并将它们的值相加。最后,不重复的单词作为输出键,它们的出现次数作为输出值。
你可以将这个代码复制到你的Java文件中,并根据你的要求进行修改。请注意,你需要将输入和输出路径替换为你自己的路径。
set mapreduce.job.queuename
set mapreduce.job.queuename是一个Hadoop MapReduce的配置参数,用于指定作业提交到哪个队列中运行。队列是Hadoop集群中资源调度的基本单位,通过设置不同的队列可以实现对不同作业的优先级调度和资源分配。
例如,如果集群中有多个队列,可以将一些高优先级的作业提交到优先级较高的队列中,以保证它们能够尽快得到执行。同时,也可以将一些资源占用较小的作业提交到资源占用较少的队列中,以避免资源浪费。
因此,set mapreduce.job.queuename的作用就是指定作业运行的队列,以实现对作业的优先级调度和资源分配。