产生的map()的数量等于64MB输入数据块的数量。假设我们有两个1MB大小的输入文件,这两个文件将存储在单个块中。但是,当我使用1个namenode和2个作业节点运行MR程序时,我看到产生了2个map(),每个文件对应一个。这是因为系统试图在2个节点之间拆分作业,
Number of map() spawned = number of 64MB blocks of input data * number of jobnodes ?
此外,在mapreduce教程中,它是为块大小为128KB的10TB文件编写的,将生成82000个地图。但是,根据映射数量仅取决于块大小的逻辑,必须派生78125
我使用"ShareDialog“来分享从我的应用程序到Facebook wall的链接。当我发布一个链接时,它只在用户的时间线中显示内容,而不在主页中显示。我哪里做错了?
我正在做这样的事情:
// This is how i invokes the shareDialog
FacebookDialog shareDialog = createShareDialogBuilderForLink().build();
private FacebookDialog.ShareDialogBuilder createShareDialogBuilderForLink() {
ret
我正在寻找使我的web应用程序调整自己依赖于mysql服务负载。为了做到这一点,我使用这个查询。
SELECT (COUNT(*)-1) P.QUERYCOUNT, SUM(P.TIME) QUERYTIME
FROM information_schema.PROCESSLIST P
WHERE P.COMMAND = 'Query'
但是,让所有活动会话以增量方式运行此查询没有多大意义。相反,对于cron作业来说,将结果保存到平面文件以供其他作业增量读取似乎更符合逻辑。
这是分享结果的最佳方式,还是有更好的解决方案?
我正在尝试将大量不同的文件折叠成一个统一的布局。有大约3k个文件,我将其压缩到40个主题区域。我最初的设计是40个作业,每个作业输出一个统一的布局。然后我决定一次创建它们。这样做时,我收到一个内部服务器错误,指出“最大请求长度已超出”。
我正在尝试理解这个最大值是什么,以及我如何解决它。我刚接触Azure Data Lake Analytics和uSQL,因此可能有一条我看不到的明显路径。也许我可以创建40个作业,并通过协调脚本执行它们?追求效率。有什么建议吗?