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哪些场景下只能使用mAp/rEDuCE,而不使用hivE

找到离存数据最近的一台机器运行和这个数据相关的map任务,reduce是按照你整理出的key有多少个来决定的。一个机器很难说,处理的快的处理多一点,保持所有机器使用平衡。 上面你都自己写了20个map,和文件大小个数有关,和数据条数无关。 要看你...

找到离存数据最近的一台机器运行和这个数据相关的map任务,reduce是按照你整理出的key有多少个来决定的。一个机器很难说,处理的快的处理多一点,保持所有机器使用平衡。 上面你都自己写了20个map,和文件大小个数有关,和数据条数无关。 要看你...

根据你的描述: 先有map然后redcue,但是面对多个job,map和redcue是同时进行的 具体可参考:这里面讲的还是比较全的 mapreduce学习指导及疑难解惑汇总

个人觉得还是写mapreduce任务多,毕竟并不是所有的业务需求都能使用pig hive替代的,很多还是需要自己写的,而且pig和hive也是需要些mapreduce任务的

根据你的描述: 先有map然后redcue,但是面对多个job,map和redcue是同时进行的 具体可参考:这里面讲的还是比较全的 mapreduce学习指导及疑难解惑汇总

那就抛弃mapreduce,使用其他组件,查询的数据的话用impala很快

1.jpg 优化可以从几个方面着手:1. 好的模型设计事半功倍。2. 解决数据倾斜问题。3. 减少job数。4. 设置合理的map reduce的task数,能有效提升性能。(比如,10w+级别的计算,用160个reduce,那是相当的浪费,1个足够)。5. 自己动手写sql解决数据...

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