我有kmeans的代码,我的任务是计算加速比,我在uni集群的不同节点上运行了它。但是有没有可能更改Map器和/或还原器的数量,以便在单个节点上运行时检查加速比的变化。
在谷歌搜索时,我发现 conf.setNumReduceTasks(2);
我可以改变减速机的数量。但我的输出没有任何变化(我的输出是时间(毫秒)。
我使用的代码来自github:https://github.com/himank/k-means/blob/master/src/kmeans.java 虽然我根据自己的需求做了一些改动,但主要功能还是一样的。
主要功能如下:
public static void main(String[] args) throws Exception {
long startTime = System.currentTimeMillis();
IN = args[0];
OUT = args[1];
String input = IN;
String output = OUT + System.nanoTime();
String again_input = output;
int iteration = 0;
boolean isdone = false;
while (isdone == false) {
JobConf conf = new JobConf(KMeans.class);
if (iteration == 0) {
Path hdfsPath = new Path(input + CENTROID_FILE_NAME);
DistributedCache.addCacheFile(hdfsPath.toUri(), conf);
} else {
Path hdfsPath = new Path(again_input + OUTPUT_FILE_NAME);
DistributedCache.addCacheFile(hdfsPath.toUri(), conf);
}
conf.setJobName(JOB_NAME);
//conf.setNumReduceTasks(2);
conf.setMapOutputKeyClass(DoubleWritable.class);
conf.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);
conf.setOutputKeyClass(DoubleWritable.class);
conf.setOutputValueClass(Text.class);
conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setNumMapTasks(4);
conf.setReducerClass(Reduce.class);
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(input + DATA_FILE_NAME));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(output));
JobClient.runJob(conf);
Path ofile = new Path(output + OUTPUT_FILE_NAME);
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://127.0.0.1:9000"), configuration);
Path filePath = new Path(output + OUTPUT_FILE_NAME);
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fs.open(filePath)));
List<Double> centers_next = new ArrayList<Double>();
String line = br.readLine();
while (line != null) {
String[] sp = line.split("\t| ");
double c = Double.parseDouble(sp[0]);
centers_next.add(c);
line = br.readLine();
}
br.close();
String prev;
if (iteration == 0) {
prev = input + CENTROID_FILE_NAME;
} else {
prev = again_input + OUTPUT_FILE_NAME;
}
Path prevfile = new Path(prev);
FileSystem fs1 = FileSystem.get(new URI("hdfs://127.0.0.1:9000"), configuration);
BufferedReader br1 = new BufferedReader(new InputStreamReader(fs1.open(prevfile)));
List<Double> centers_prev = new ArrayList<Double>();
String l = br1.readLine();
while (l != null) {
String[] sp1 = l.split(SPLITTER);
double d = Double.parseDouble(sp1[0]);
centers_prev.add(d);
l = br1.readLine();
}
br1.close();
Collections.sort(centers_next);
Collections.sort(centers_prev);
Iterator<Double> it = centers_prev.iterator();
for (double d : centers_next) {
double temp = it.next();
if (Math.abs(temp - d) <= 0.1) {
isdone = true;
} else {
isdone = false;
break;
}
}
++iteration;
again_input = output;
output = OUT + System.nanoTime();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
long totalTime = endTime - startTime;
System.out.println(totalTime);
}
另外,我是hadoop和mapreduce的新手。
2条答案
按热度按时间twh00eeo1#
给定作业的Map数通常由输入文件中的输入拆分数驱动,而不是由setnummaptasks()或mapred.map.tasks参数驱动。为每个输入拆分生成一个Map任务。mapred.map.tasks参数只是对Map数inputformat的一个提示。可以使用setnummaptasks()手动增加map任务的数量,它可以用来增加map任务的数量,但不会将数量设置为低于hadoop通过拆分输入数据确定的数量。
http://wiki.apache.org/hadoop/howmanymapsandreduces
i2loujxw2#
ApacheMapReduce教程提供了更多信息。
有多少张Map?
Map的数量通常由输入的总大小驱动,即输入文件的总块数。
Map的正确并行级别似乎是每个节点10-100个Map,尽管已经为每个cpu的光照Map任务设置了300个Map。任务设置需要一段时间,因此最好至少花一分钟执行Map。
因此,如果您预期输入数据为10tb,块大小为128mb,那么最终将得到82000个Map,除非
Configuration.set(MRJobConfig.NUM_MAPS, int)
(它只向框架提供一个提示)用于将其设置得更高。