`
刘小小尘
  • 浏览: 67506 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
社区版块
存档分类
最新评论

设置mapreduce的job的优先级的两种方法

阅读更多

直接上代码方式说明,有两种方式:

#1:调用API
JobConf.setJobPriority(JobPriority.NORMAL)




#2:Configuration设置
Configuration c = new Configuration();
c.set(' mapred.job.priority',JobPriority. NORMAL.name());








两种方式都可以实现,#2是#1的具体实现。你也可以将mapred.job.priority属性配置到客户端环境的core-site.xml或mapred-site.xml中也行,不用改代码。

分享到:
评论

相关推荐

    提高hadoop的mapreduce job效率笔记

    除了上述参数,还有其他 Job 配置可以优化,如设置适当的`mapreduce.task.io.sort.mb`(排序缓冲区大小)和`mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies`(并行复制副本数),以及启用压缩以减少中间数据的存储空间。...

    MapReduce Job本地提交过程源码跟踪及分析

    Job本地提交过程是MapReduce执行任务的一个重要环节,特别是在开发和调试阶段,理解这一过程对于优化性能和解决潜在问题至关重要。本文将深入源码层面,分析MapReduce Job在本地提交的详细步骤。 首先,我们来了解...

    一种基于MapReduce的分布式索引方法.pdf

    针对现有方法的不足,本文提出了一种面向海量大文本的MapReduce索引方法,即MI-RM(MapIndex-Reduce Merge)。该方法的核心思想是在Map函数中对文档进行解析和索引,在Reduce函数中对这些索引数据进行合并。 MI-RM...

    FlowS:一种MapReduce数据流公平调度方法

    ### FlowS:一种MapReduce数据流公平调度方法 #### 一、引言 随着大数据时代的到来,企业面临的非结构化数据处理需求日益增加。MapReduce框架因其高效处理大规模数据的能力而备受关注。Hadoop作为MapReduce的一种...

    第一个Mapreduce程序.pdf

    MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集。用户可以使用MapReduce编写程序,这些程序可以在分布式环境中运行。Hadoop MapReduce是Hadoop的子项目,用于处理大规模数据。Java是一种广泛使用的编程语言,可以...

    MapReduce Job集群提交过程源码跟踪及分析

    首先,当用户编写好MapReduce程序并调用Job的submit()方法时,客户端会进行一系列的初始化工作。这包括将程序的JAR包、配置信息以及输入输出路径等打包成一个JobConf对象,然后通过JobClient发送到JobTracker。 1. ...

    MapReduce类型及格式

    MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,尤其适用于大规模数据集的分布式运算。它最初由Google开发,是Apache Hadoop项目的核心组件。MapReduce模型的核心思想是将任务分解为两个阶段:Map(映射)阶段和...

    实验项目 MapReduce 编程

    开发者需要熟悉如何在IDE中设置Hadoop的环境,以便编写和调试MapReduce程序。 实验的核心部分是实现WordCount程序。WordCount是MapReduce的经典示例,它统计文本中单词的出现次数。在Eclipse或IDEA中,开发者创建了...

    【MapReduce篇07】MapReduce之数据清洗ETL1

    在main方法中,我们首先获取了Job信息,然后加载了Mapper代码,设置了输入和输出路径,并提交了作业。 小结 本文详细介绍了MapReduce之数据清洗ETL的实现过程,包括Extract、Transform和Load三个阶段。我们通过...

    基于MapReduce的分布式ETL调度优化方法.pdf

    根据提供的文件内容,以下是对标题“基于MapReduce的分布式ETL调度优化方法.pdf”和描述中知识点的详细解读。 分布式ETL调度优化方法是近年来大数据处理领域的一个热点技术。在大数据处理过程中,ETL(抽取 Extract...

    mapreduce mapreduce mapreduce

    MapReduce是一种分布式计算模型,由Google开发,用于处理和生成大量数据。这个模型主要由两个主要阶段组成:Map(映射)和Reduce(规约)。MapReduce的核心思想是将复杂的大规模数据处理任务分解成一系列可并行执行...

    MapReduce实现join连接

    简单的在MapReduce中实现两个表的join连接简单的在MapReduce中实现两个表的join连接简单的在MapReduce中实现两个表的join连接

    MapReduce:Fair Scheduler前传

    MapReduce是一种广泛使用的编程模型,用于处理和生成大数据集。其核心思想是将大数据集分割成独立的块,这些块可以并行处理,然后再将结果合并起来。MapReduce模型主要由两个阶段组成:Map(映射)阶段和Reduce...

    MapReduce的两个简单例子

    MapReduce是Google提出的一种分布式计算模型,被广泛应用于大数据处理领域,尤其是在Hadoop框架下。本文将通过两个简单的MapReduce实例来深入理解这一技术的工作原理和应用。 首先,我们来看第一个例子:WordCount...

    MapReduce 谷歌实验室论文

    MapReduce模型通过两个主要函数——Map函数和Reduce函数来处理数据,使得程序员能够自动地并行化程序并执行于大规模集群计算环境中。 在MapReduce模型中,程序员首先需要定义一个Map函数,该函数接收键值对作为输入...

    hadoop mapreduce编程实战

    * MapReduce 程序的优化方法 MapReduce 项目实践 在实践中,我们可以使用 MapReduce 来解决各种大数据处理问题。以下是一些 MapReduce 项目实践: * WordCount 程序编写及代码分析 * 新建一个 MapReduce 工程 * ...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics