hadoop 控制輸出檔案命名
在一般情況下，hadoop 每乙個 reducer 產生乙個輸出檔案，檔案以
part-r-00000、part-r-00001 的方式進行命名。如果需要人為的控制輸出檔案的命
名或者每乙個 reducer 需要寫出多個輸出檔案時，可以採用 multipleoutputs 類來
完成。multipleoutputs 採用輸出記錄的鍵值對（output key 和 output value)或者
任意字串來生成輸出檔案的名字，檔案一般以 name-r-nnnnn 的格式進行命名，
其中 name 是程式設定的任意名字；nnnnn 表示分割槽號。
multipleoutputs 的使用方式 的使用方式： ：： ：
想要使用 multipeoutputs，需要完成以下四個步驟：
1. 在 reducer 中宣告 multipleoutputs 的變數
private multipleoutputsmultipleoutputs;
2. 在 reducer 的 setup 函式中進行 multipleoutputs 的初始化
protected void setup(context context)throws ioexception, interruptedexception
3. 在 reduce 函式中進行輸出控制
protected void reduce(text key, iterablevalues, context context)throws ioexception,
interruptedexception
}4. 在 cleanup 函式中關閉輸出 multipleoutputs
protected void cleanup(context context)throws ioexception, interruptedexception
注意：multipleoutputs.write(key, value, baseoutputpath)
方法的第三個函式表明了該輸出所在的目錄（相對於使用者指定的輸出目錄）。如果
baseoutputpath
不包含檔案分隔符「/」，那麼輸出的檔案格式為baseoutputpath-r-nnnnn（
name-r-nnnnn)
；如果包含檔案分隔符「
/」，例如baseoutputpath=「
029070-99999/1901/part
」，那麼輸出檔案則為
hive map和reduce的控制
一 控制hive任務中的map數 1.通常情況下，作業會通過input的目錄產生乙個或者多個map任務。主要的決定因素有 input的檔案總個數，input的檔案大小，集群設定的檔案塊大小 目前為128m,可在hive中通過set dfs.block.size 命令檢視到，該引數不能自定義修改 2....
Hive控制Reduce個數
1.hive 自己如何確定reduce數 reduce個數的設定極大影響任務執行效率，不指定reduce個數的情況下，hive會猜測確定乙個reduce個數，基於以下兩個設定 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 每個reduce任務處理的資料量，預設為1000 ...
hadoop學習筆記（七）reduce在16 暫停
reduce在 16 暫停 因為有兩台datanode 但是各台 host 檔案中並沒有新增各自的 ip，在 datanode1 和datanode2 中分別加上各自的 ip位址就行。因為當datanode1 和datanode2 執行完map 後有乙個 shuffle 過程，如果 datanode...