我的团队使用 Hadoop 库构建了一个 Java 应用程序，将大量输入文件转换为有用的输出。 考虑到当前的负载，单个多核服务器在未来一年左右的时间里表现良好。我们(还)不需要建立多服务器 Hadoop 集群，但我们选择“准备中”开始这个项目。
当我在命令行(或在 eclipse 或 netbeans 中)运行这个应用程序时，我还不能说服它一次使用多个 map 和/或 reduce 线程。 鉴于该工具非常占用 CPU，这种“单线程”是我目前的瓶颈。
当在 netbeans profiler 中运行它时，我确实看到该应用程序出于各种目的启动了多个线程，但同时只有一个 map/reduce 在运行。
输入数据由多个输入文件组成，因此 Hadoop 至少应该能够在映射阶段同时为每个输入文件运行 1 个线程。
我该怎么做才能至少运行 2 个甚至 4 个 Activity 线程(对于此应用程序的大部分处理时间来说这应该是可能的)？
我希望这是我忽略的非常愚蠢的事情。
我刚找到这个:https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-1367 这实现了我在 Hadoop 0.21 中寻找的功能 它引入标志 mapreduce.local.map.tasks.maximum 来控制它。
现在我还找到了 here in this question 中描述的解决方案.
最佳答案
我不确定我是否正确，但是当您在本地模式下运行任务时，您不能有多个映射器/缩减器。
无论如何，要设置最大运行映射器和缩减器的数量，请使用配置选项 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 和 mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum默认情况下，这些选项设置为 2，所以我可能是对的。
最后，如果你想为多节点集群做好准备，请直接以完全分布式的方式运行它，但要让所有服务器(namenode、datanode、tasktracker、jobtracker ......)在一台机器上运行
关于java - 在多个 CPU 内核上运行独立的 Hadoop 应用程序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3406839/