MR设置maptask的个数

MR的maptask个数可以通过设置mapreduce.job.maps属性来控制，默认值为1，可以将其设置为大于1的值来增加maptask的个数。具体的设置方法如下：

1.在程序中通过以下代码设置：

job.getConfiguration().setInt("mapreduce.job.maps", num);

其中，num为需要设置的maptask个数。

2.在命令行中通过以下命令设置：

$ hadoop jar your_jar_file.jar -D mapreduce.job.maps=num input output

其中，num为需要设置的maptask个数。

相关问题

请简述 apache hadoop3.x关于MR中MapTask的工作流程机制。

在Apache Hadoop 3.x中，MapReduce的MapTask是一个用于数据处理的任务单元。MapTask的主要工作是将输入数据拆分成数据块，并将这些数据块交给多个Map工作线程来处理。

MapTask的工作流程如下：

1. MapTask从HDFS中获取需要处理的文件块。

2. MapTask将文件块切分成固定大小的数据块，并为每个数据块创建一个Map工作线程。

3. 对于每个Map工作线程，MapTask为其分配一个数据块，并将该数据块的元数据信息传递给Map工作线程。

4. Map工作线程从数据块中读取数据，执行Map函数，并将输出结果写入磁盘。

5. 当所有的Map工作线程都完成数据处理后，MapTask会将它们的输出结果进行合并，并将结果写入HDFS。

6. 如果MapTask失败，则Hadoop会重新启动MapTask，并将失败的数据块重新分配给新的Map工作线程。

7. 如果MapTask执行成功，则Hadoop会将其输出结果传递给ReduceTask进行进一步处理。

通过这种方式，MapTask实现了对大规模数据的高效处理。它可以将大文件拆分成小块，并将处理任务分配给多个Map工作线程，从而提高了数据处理的效率和速度。

mA,mR,mAP,F1

这四个指标都是评价信息检索系统性能的指标，其中：

- mA（mean Average Precision）：平均准确率均值，是所有查询的平均准确率的均值。
- mR（mean Recall）：平均召回率均值，是所有查询的平均召回率的均值。
- mAP（mean Average Precision）：平均准确率，是所有查询的平均准确率。
- F1：综合评价指标，是精确率和召回率的调和平均数。

其中，准确率（Precision）指检索出的相关文档数与检索出的文档总数之比，召回率（Recall）指检索出的相关文档数与文档库中所有相关文档数之比。