MapReduce Map数 reduce数设置

JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的状况下，针对每一个文件会按照min (totalsize[全部文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分，并非说文件小于block size就不去拆分。 


2.http://hadoop.hadoopor.com/thread-238-1-1.html 
不知道你是要提升整个集群的map/reduce任务数，仍是单个节点可并行运行的map/reduce任务数？对于前者是通常只设置reduce任务数，而map任务数是由Splits个数决定的; 对于后者，是能够在配置中设置的，分别为：mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 

另外，还有个参数mapred.jobtracker.taskScheduler.maxRunningTasksPerJob，用来控制一个job最大并行tasks数，这个是指在集群最大并行数。 

3.个人理解：具体看FileInputFormat.java的代码 
map tasks的个数只要是看splitSize，一个文件根据splitSize分红多少份就有多少个map tasks。而splitSize的计算(看FileInputFormat的源码)：splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));而 
minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));便是某种格式的文件的最小分割size(如看源码sequenceFile是2000)和整个job配置的最小分割size（即mapred-default.xml中mapred.min.split.size的值）之间的较大的那个 
maxSize是mapred.max.split.size（mapred-default.xml中居然没有，我试了一下，在mapred-site.xml中配置覆盖也没有用，具体用法参照http://osdir.com/ml/mahout-user.lucene.apache.org/2010-01/msg00231.html用参数配置： hadoop jar /root/mahout-core-0.2.job org.apache.mahout.clustering.lda.LDADriver -Dmapred.max.split.size=900...）,若是不配置，默认值是long类型的最大值。（mapred.max.split.size不推荐配置（试）） 
blockSize是即hdfs-default.xml中dfs.block.size的值,可在hdf-site.xml中覆盖.这个值必须是512的倍数，若是想要数量更多的map的tasks的个数，能够把dfs.block.size设得小一点，512，1024等等，反正上面的公式保证了即便你这个blocksize设得比某种格式的文件的最小分割size要小，最后仍是选者这种格式的最小分割size，若是blocksize比它大，则选用blocksize做为splitSize的大小. 

总结：若是想要多一点的map tasks，(1)能够设置dfs.block.size小一点，sequenceFile推荐2048。。。（试）在eclipse运行时，dfs.block.size是由eclipse中mapreduce的设置（dfs.block.size）生效的，而不是hadoop的conf中的配置文件，可是若是用终端hadoop jar命令跑的话，应该是由hadoop的conf中的配置文件决定生效的 
(2)推荐： 能够分红多个sequenceFile来做为输入（把上层目录做为输入路径便可，上层目录下包括的必为清一色的sequenceFile）,输入路径 "./"或指定上层目录文件名 

reduce task的个数： 

可经过job.setNumReduceTasks(n);设定。多个reduce task的话就会有多个reduce结果，part-r-00000, part-r-00001, ...part-r-0000n 

 

 

 

• 增长task的数量，一方面增长了系统的开销，另外一方面增长了负载平衡和减少了任务失败的代价；
• map task的数量即mapred.map.tasks的参数值，用户不能直接设置这个参数。Input Split的大小，决定了一个Job拥有多少个map。默认input split的大小是64M（与dfs.block.size的默认值相同）。然而，若是输入的数据量巨大，那么默认的64M的block会有几万甚至几十万的Map Task，集群的网络传输会很大，最严重的是给Job Tracker的调度、队列、内存都会带来很大压力。mapred.min.split.size这个配置项决定了每一个 Input Split的最小值，用户能够修改这个参数，从而改变map task的数量。
• 一个恰当的map并行度是大约每一个节点10-100个map，且最好每一个map的执行时间至少一分钟。
•  reduce task的数量由mapred.reduce.tasks这个参数设定，默认值是1。
• 合适的reduce task数量是0.95或者0.75*( nodes * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum), 其中，mapred.tasktracker.tasks.reduce.maximum的数量通常设置为各节点cpu core数量，即能同时计算的slot数量。对于0.95，当map结束时，全部的reduce可以当即启动；对于1.75，较快的节点结束第一轮reduce后，能够开始第二轮的reduce任务，从而提升负载均衡

 

由Hive来执行相关的查询

hadoop中默认的mapred.tasktracker.map.tasks.maximum设置是2

也即：每个tasktracker同时运行的map任务数为2

照此默认设置，查询80天某用户的操做日志，耗时5mins, 45sec

通过测试，发现将mapred.tasktracker.map.tasks.maximum设置为节点的cpu cores数目或者数目减1比较合适

此时的运行效率最高，大概花费3mins, 25sec

咱们如今的机器都是8核的，因此最终配置以下：

    mapred.tasktracker.map.tasks.maximum
    8
    The maximum number of map tasks that will be run
    simultaneously by a task tracker.
   

而对于mapred.map.tasks（每一个job的map任务数）值，hadoop默认值也为2

能够在执行hive前，经过set mapred.map.tasks=24来设定

但因为使用hive，会操做多个input文件，因此hive默认会把map的任务数设置成输入的文件数目

即便你经过set设置了数目，也不起做用…