发表评论取消回复
相关阅读
相关 MapTask 、ReduceTask 数量的决定因素
1.MapTask的数量是由切片的个数决定,切片的个数由 (1)输入文件的数量、大小 (2)切片规则决定。(参数的大小:minsize 、maxsize、block
相关 MapTask-ReduceTask 流程
MapTask Read阶段:MapTask通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit中解析出一个个key/value Map阶段:该节点
相关 Hadoop-MapReduce-详细解析MapTask和ReduceTask工作机制-连载中
详细解析MapTask和ReduceTask工作机制 文章目录 详细解析MapTask和ReduceTask工作机制 MapTask工作机制
相关 Hadoop中的ReduceTask工作机制
1.设置Reduce Task并行度(个数) 与Map Task的并行度有切片决定不同,Reduce Task的并行度可手动设置 job.setNumReduc
相关 Hadoop-MapReduce的MapTask和ReduceTask工作机制
MapTask工作机制 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly
相关 MapTask、ReduceTask并行度决定机制
目录 前言: 1、mapTask并行度的决定机制 2、ReduceTask并行度的决定 总结: 目录
相关 MapTask阶段简介
MapTask阶段简介 1.简介 2.图解MapTask 3.流程简介 4.溢写阶段详情 1.简介 MapReduce主要分为MapTas
相关 切片与MapTask并行决定机制
切片与MapTask并行决定机制 1.为什么会有切片机制? 2.机制图解 3.概念简介 1.为什么会有切片机制? 因为大数据的处理都是在分布式集
相关 ReduceTask阶段
ReduceTask阶段 1.图解 2.数据输出介绍 3.设置ReduceTask并行度(个数) 4.注意事项 1.图解 ![在这里插入图
相关 ReduceTask工作机制
ReduceTask工作机制 一、图解 二、设置ReduceTask并行度(个数) 三、某些需要注意的事项 一、图解 ![在这里插入图片描述][
还没有评论,来说两句吧...