Hadoop MapReduce概念学习系列之map并发任务数和reduce并发任务数的原理和代码实现(十八)

    首先,来说的是,reduce并发任务数,默认是1。

即,在jps后,出现一个yarnchild。之后又消失。

 

    Hadoop MapReduce概念学习系列之map并发任务数和reduce并发任务数的原理和代码实现(十八)

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Hadoop MapReduce概念学习系列之map并发任务数和reduce并发任务数的原理和代码实现(十八)

 

   这里,我控制reduce并发任务数6。

 

Hadoop MapReduce概念学习系列之map并发任务数和reduce并发任务数的原理和代码实现(十八)

 

  有多少个reduce的并发任务数可以在程序里控制,但有多少个map的并发任务数还没。

  其实啊,多少个map的并发任务数还没(是在分片中控制的)。

 

 

 

 

 

 

 1、现在,我们控制为map的并发任务数为4。(即是在分片中控制)

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   2、 jps ->   生成个Runjar  -> 

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     3、jps -> 生成个Runjar  ->  生成个MRAppMaster(运行map任务)

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soga

 

 

 

 

 4、 jps  ->  生成个Runjar  ->  生成个MRAppMaster(运行map任务) -> 查看map并发任务数 ->

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  5、 jps  -> 生成个Runjar  ->  生成个MRAppMaster(运行map任务) -> 查看map并发任务数 ->  Map的Task进程被回收  ->查看reduce并发任务数 -> Reduce的Task进程被回收 –> jps

 

Hadoop MapReduce概念学习系列之map并发任务数和reduce并发任务数的原理和代码实现(十八)

        以上是单独控制了Mapreduce的map并发任务数和reduce并发任务数。

 

 

 

 

总结

  前者Mapreduce的map并发任务数默认是1,控制reduce并发任务数为6。

  后者控制map并发任务数为4,Mapreduce的reduce并发任务数默认是1。

  综合即控制map,又控制reduce,不再赘述。

 

 


本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713652.html,如需转载请自行联系原作者

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