8.1.1默认的map函数、reduce函数、分区函数

1.1.1         默认的map函数和reduce函数

(1)Maper和Reuducer默认类

如果没有指定maper类和reduce类,则会用默认的Maper和Reuducer类去处理数据。也可以显示的将处理类设置为Maper和Reducer类。默认的Maper类和reduce类是将输入原封不动的输出。Map任务的数量等于输入文件分块数。

 

 

 

2)默认分区类

默认的partitioner是HashPartitioner,对每条记录的键进行哈希操作,决定该记录属于哪个分区,分区值由哈希值与最大的整型值做一次按位与操作,然后进行取模操作,一个分区由一个reduce处理,所以分区数等于作业的reduce任务个数。默认只有一个分区,partitioner作用就变得无关紧要,多个分区时,散列函数足够好,会将记录均匀的分到多个reduce任务中。Reduce任务多,并行化程度高,减少时间,但是小文件会变多。Reduce任务少,处理效率低。经验是reduce任务运行5分钟左右。

 

 

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取:

https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html

posted @   一字千金  阅读(370)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
阅读排行:
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· 没有Manus邀请码?试试免邀请码的MGX或者开源的OpenManus吧
· 园子的第一款AI主题卫衣上架——"HELLO! HOW CAN I ASSIST YOU TODAY
· 【自荐】一款简洁、开源的在线白板工具 Drawnix
历史上的今天:
2019-01-30 java集合
点击右上角即可分享
微信分享提示