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Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析(即如何控制FileInputFormat的map任务数量)

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51122009 前言 首先确保已经搭建好Hadoop集群环境,可以参考《Linux下Hadoop集群环境的搭建》一文的内容。我在测试mapreduce任务时,发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言,控制map任务数量一直是一个困扰我的问题。好在经过很多摸索与实验,终于梳理出来,希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴。本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析,其它类型的InputFormat的划分方式又各有不同。虽然如此,都可以按照本文类似的方法进行分析和总结。 为了简便起见,本文以Hadoop2.6.0自带的word count例子为例,进行展开。 wordcount 我们首先准备好wordcount所需的数据,一共有两份文件,都位于hdfs的/wordcount/input目录下: 这两个文件的内容分别为: On the top of the ...

浅谈Storm流式处理框架(转)

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂。 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来。而在这个节骨眼上Storm横空出世了。 Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源。 运维简单:Storm的部署的确简单。虽然没有Mongodb的解压即用那么简单,但是它也就是多安装两个依赖库而已。 高度容错:模块都是无状态的,随时宕机重启。 无数据丢失:Storm创新性提出的ack消息追踪框架和复杂的事务性处理,能够满足很多级别的数据处理需求。不过,越高的数据处理需求,性能下降越严重。 多语言:实际上,Storm的多语言更像是临时添加上去似的。因为,你的提交部分还是要使用Java实现。 一.Storm简介 Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易,弥补了Had...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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