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joBConF

我也遇到这个问题了,你这个问题解决了吗?新版本的hadoop把setOutputPath参数改了,很郁闷,我试过再设一个参数JobConf的参数,但那样的话,后面跟着一大堆...

你是用的是旧版mapreduceAPI,在mapred包下的,需修改成mapreduce包下的FileInputFormat

at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.getOutputKeyComparator(JobConf.java:774) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.(MapTask.java:95...

map的数量 map的数量通常是由hadoop集群的DFS块大小确定的,也就是输入文件的总块数,正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是10~100个,对于CPU消耗较小的作业可以设置Map数量为300个左右,但是由于hadoop的每一个任务在初始化时需要一定的...

The number of map tasks can also be increased manually using the JobConf's conf.setNumMapTasks(int num). This can be used to increase the number of...

首先,一个job具体启动多少个map,是由你配置的inputformat来决定的。inputformat在分配任务之前会对输入进行切片。最终启动的map数目,就是切片的结果数目。...

override def getPartitions: Array[Partition] = { val jobConf = getJobConf() // add the credentials here as this can be called before SparkContext ...

图6中根据JobConf参数进行Map和Reduce类的拼装并不复杂,难点是很多实际问题很难通过一个MapReduce Job解决,必须通过多个MapReduce Job组成工作流(WorkFlow),这里是最...

同样,Map任务的个数也能通过使用JobConf的conf.setNumMapTasks(intnum)方法来手动地设置。这个方法能够用来增加map任务的个数,但是不能设定任务的个数小于Hadoop系统...

JobConf conf = new JobConf(HdfsDAO.class); conf.setJobName("HdfsDAO"); conf.addResource("classpath:/hadoop/core-site.xml"); conf.addResource("clas...

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