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[经验分享] 提高hadoop的mapreduce job效率笔记-----修改mapper和reducer数量

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发表于 2016-12-13 08:41:57 | 显示全部楼层 |阅读模式

　　hadoop 的mapreduce 的作业在运行过程中常常碰到一些这样的情况：

每一个map或者reduce只有30-40秒钟就结束
超大规模的job 时，通常会需要大量的map和reduce的slots 支持，但是job运行起来后，running的map和reduce并没有沾满集群的可用slots
当几乎所有的map和 reducers都在调度系统中运行着，此时却有一个或者两个pending的map或者reduce，一直不跑，使得job一直无法正常结束。
　　
对一个job的map数和reduce数的设定对一个job的运行是非常重要的，并且非常简单。关于设置这几个值的经验总结：
　　已经迁移至新博客：
　　http://www.adintellig.com/hadoop-mapreduce-tuning/

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