MapReduce中map方法write寫入引數型別和reduce型別不同
當map方法中context.write()和reduce方法中context.write()輸入引數型別不相同時:
需要在job中設定每個方法的引數型別:
map中:
context.write(MyNewKey,NullWritable);
reduce中:
context.write(LongWritable,LongWritable);
那麼進行如下設定即可:
job.setMapOutputKeyClass(MyNewKey.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setOutputKeyClass (LongWritable.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
相關推薦
MapReduce中map方法write寫入引數型別和reduce型別不同
當map方法中context.write()和reduce方法中context.write()輸入引數型別不相同時: 需要在job中設定每個方法的引數型別: map中: context.write(M
java中,方法引數是基本型別和引用型別的區別
方法引數是基本型別時,傳遞的是值。 方法引數是引用型別時,傳遞的是記憶體地址值 當引數是基本型別時,在呼叫方法時將值傳遞到方法中,執行方法,執行結束方法退出,對原本main中定義的變數沒有任何操作(方法中沒有return)。即:此時只跟棧有關係,方法執行完之後(方法中沒有return),會彈棧。
Mapper中map方法下context.write的流程與程式碼詳解
本文的分析基於Hadoop 2.4.0版本 任何Map任務在Hadoop中都會被一個MapTask物件所詳細描述,MapTask會最終呼叫其run方法來執行它對應的Map任務,需要執行任務就必須要有相關的輸入輸出資訊,這些資訊都包含在Map任務對應的Context物件中,
mapreduce中map數的測試
1.5 nbsp 啟動 小時 修改 cor core mar 並行 默認的map數是有邏輯的split的數量決定的,根據源碼切片大小的計算公式:Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); 其中: minsize:默認值:
mapreduce中map和reduce個數
case when 生成 task 輸入 slots align reducer 進行 很多 一、 控制hive任務中的map數: 1. 通常情況下,作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有: input的文件總個數,input的
C#方法中的3個高階引數out和ref以及params
out 引數,在方法中使用out引數時,在方法裡面需要給其賦值,然後在返回出方法 ref 引數,引數在傳入方法之前,需要對該引數賦初值,ref引數可以理解為將一個值傳遞變為了引用傳遞 params 引數:如果方法有多個引數,那麼params這個關鍵字修飾的引數陣列需要在方法的最後一個引數
js中map方法和forEach方法的區別
紅寶書中的定義: map():對陣列的每一項執行給定函式,返回每次函式呼叫的結果組成的陣列。 forEach():對陣列的每一項執行給定函式,無返回值。 forEach()程式碼如下: let arr = ['kebe','liyabin','wangmin']; arr.forEa
Hadoop MapReduce中map任務數量設定詳解
首先注意的是在Hadoop Streaming 中可以通過-D mapred.map.tasks=(你想要設定的map數量) 來確定map任務的個數, goal_num = mapred.map.tasks 但是這裡需要注意的是,只有在這個值大於hadoop中計算的默認個
android中方便為fragment寫入引數的FragmentArgs簡介
原文連結 作者:Hannes Dorfmann 譯者:趙峰 Android開發有時候會令人頭痛。你不得不為諸如建立fragment這樣簡單的事情寫很多程式碼。幸運的是java支援一個強大的工具:註釋處理器(Annotation Processors)。 Fragment的問題是你不得不設
C#中值型別和引用型別引數傳遞
原則:儘可能控制對資料的修改,如果可以預測某個資料不會或不應該被改變,就要對其控制,而不要期望使用這個資料的呼叫者不會改變其值。 如果引數在使用過程中被意外修改,將會帶來不可預知的結果,而且這種錯誤很難被檢查到,所以我們在設計方法引數的時候,要充分考慮傳遞引用型別引數或者引用方式傳遞引用型別
mapreduce中map和reduce的最大併發數量設定
reduce數量究竟多少是適合的。目前測試認為reduce數量約等於cluster中datanode的總cores的一半比較合適,比如cluster中有32臺datanode,每臺8 core,那麼reduce設定為128速度最快。因為每臺機器8 core,4個作m
Android-LayoutInflater中inflate方法兩個引數和三個引數的區別
關於inflate引數問題,我想很多人多多少少都瞭解一點,網上也有很多關於這方面介紹的文章,但是枯燥的理論或者翻譯讓很多小夥伴看完之後還是一臉懵逼,so,我今天想通過三個案例來讓小夥伴徹底的搞清楚這個東東。本篇部落格我們不講原始碼,只看使用。原始碼的解讀會在下一篇博文中帶
三個案例帶你看懂LayoutInflater中inflate方法兩個引數和三個引數的區別
關於inflate引數問題,我想很多人多多少少都瞭解一點,網上也有很多關於這方面介紹的文章,但是枯燥的理論或者翻譯讓很多小夥伴看完之後還是一臉懵逼,so,我今天想通過三個案例來讓小夥伴徹底的搞清楚這個東東。本篇部落格我們不講原始碼,只看使用。原始碼的解讀會在下一篇博文中帶來。
MapReduce中map任務個數的確定
在map階段讀取資料前,FileInputFormat會將輸入檔案分割成split。split的個數決定了 map的個數。 影響map個數,即split個數的因素主要有: 1)HDFS塊的大小,即HDFS中dfs.block.size的值。如果有一個輸入檔
MapReduce 中 map 分片大小確定 和map任務數的計算
Hadoop中在計算一個JOB需要的map數之前首先要計算分片的大小。計算分片大小的公式是: goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapred.min.split.size, minSplitS
js中map()方法和apply()方法的總結
在學習vue.js的render函式時遇到一段程式碼如下: render: function (createElement) { return createElement('div', Array.apply(null, { length: 20 }).map(
OpenLayers中Map物件的投影引數初始化與座標轉換
OpenLayers中Map中預設使用的經緯度座標系(EPSG:4326),如果我們地圖 圖片採用了墨卡託投影 時,我們就需要在初始化Map物件時對相關的引數進行配置,以使用正確的投影方式; 下面程式碼演示了這個使用:SimpleMap = OpenLayers.Class(OpenLayers.Map,{
MapReduce中Combiner方法使用
Combiner 會繼承Reducer,它是一種mr的優化,用於減少伺服器之間網路頻寬的壓力,它是在map結束後在每臺伺服器中都算出一個值,再傳到shuffle中。適合於求和等每臺伺服器算出的值對最後結果沒有影響的業務中,但是像求平均值等功能會帶來誤差所以不能使
springmvc中@requestbody註解接收前端引數使用content-type型別
最近程式碼遇見了一個springmvc中的小問題,算是很基礎的東西,同事問我後我有有些迷惑上網找了一些資料後弄清楚了。特此記錄一下 首先是後臺程式碼使用springmvc註解@requestbody,
js中map()方法的使用
<script type="text/javascript"> var arr = [10,20,30] var result = arr.map(function (item,index,array) { console.log(array[in