系统集成大数据mapreduce

mapreduce计算引擎任务分配?

1、多少个map需要多少个reduce来支持处理?怎么分配map和reduce的数量才是合理的?如何考虑?
2、如果MR自行决定,那么原理是什么?
3、当服务器集群出现资源不足的时候,如何考虑map和reduce的进行的分配?

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MapReduce计算引擎中,map和reduce的数量是可以配置的,但是如何分配才是合理的需要考虑以下因素:数据规模:输入数据量越大,需要更多的map任务并发处理,才能提高整体的处理速度。数据处理复杂度:如果map任务处理逻辑比较复杂,需要占用较多的CPU资源,那么就需要更少的map任务,以避免系...显示全部
  1. MapReduce计算引擎中,map和reduce的数量是可以配置的,但是如何分配才是合理的需要考虑以下因素:

    • 数据规模:输入数据量越大,需要更多的map任务并发处理,才能提高整体的处理速度。
    • 数据处理复杂度:如果map任务处理逻辑比较复杂,需要占用较多的CPU资源,那么就需要更少的map任务,以避免系统出现CPU资源竞争现象。
    • 系统资源:在计算引擎的服务器集群中,可用的物理资源包括CPU、内存、磁盘和网络等。合理分配map和reduce的数量应该考虑到集群的物理资源状况。

    一般来说,可以参考Hadoop的经验规则来配置MapReduce任务的数量。在大多数情况下,map的数量应该设置为输入数据块的数量或集群节点的数量,reduce的数量应该设置为1-2倍的集群节点数。

  2. MapReduce计算引擎会自行决定map和reduce的数量,具体的原理是,MapReduce会通过对输入数据进行切片,来确定需要启动多少个map任务。一般来说,每个数据块会启动一个map任务。当所有的map任务都完成之后,MapReduce会计算出需要启动多少个reduce任务,并将map输出的结果按照key进行分组,然后分发给reduce任务进行处理。
  3. 当服务器集群出现资源不足的时候,可以考虑以下几种方法来调整map和reduce的数量:

    • 调整map和reduce的数量:可以根据当前集群的资源情况,适当减少map和reduce的数量,以避免系统资源不足。
    • 优化map和reduce的代码:通过对map和reduce的代码进行优化,减少计算和I/O的负载,从而降低系统资源的占用率。
    • 使用更高效的计算资源:可以考虑使用更高效的计算资源,例如GPU等,并将计算任务分配到这些计算资源上,从而提高计算效率。
    • 使用资源管理系统:可以使用资源管理系统,例如Yarn,来管理计算引擎的资源分配,从而在资源不足的情况下,更好地管理map和reduce任务的数量。
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事业单位 · 2023-04-24
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提问者

极客led
系统架构师神码
擅长领域: 云计算容器容器云

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  • 发布时间:2021-12-24
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