mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node

mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node 是一个 Hadoop 配置属性，它定义了每个数据节点上的最小输入分片大小。在 Hadoop MapReduce 中，输入数据会被分为多个数据块以便于并行处理。该属性指定了每个节点上最小的数据块大小，如果某个节点上的文件大小小于这个值，那么该节点上的文件将会被合并到一个更大的数据块中。

该属性的默认值为 0，表示 Hadoop 框架会根据文件大小自动计算最小的数据块大小。如果需要自定义该值，可以在 Hadoop 配置文件中添加以下配置：

mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=<size in bytes>

其中，<size in bytes> 表示每个节点上的最小数据块大小，以字节为单位。例如，设置为 1000000 表示每个节点上的最小数据块大小为 1MB。

相关问题

mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize

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。

mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

`mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize`是一个Hadoop配置属性，用于指定输入文件的最大分片大小。它决定了Hadoop如何将输入文件分割成多个数据块，以便能够并行处理。默认情况下，它的值是128MB。你可以根据需要调整这个值来优化作业的性能。如果你的输入文件很大，可以将这个值增加，以减少分片的数量，从而减少作业启动和处理分片的开销。如果你的输入文件比较小，可以将这个值减小，以提高作业的并行性。