根据理论，以下属性将定义数据节点上的映射/红色任务槽的数量。mapred.tasktracker.map.tasks.maximum | mapred.map.tasks。
同样，映射器对象的数量由MapReduce作业中输入拆分的数量决定。我们实现了map / red函数，并且框架创建了对象并将其发送到最接近数据块的位置。
那么映射任务槽和框架创建的映射器对象之间有什么区别。
可以说我在5个数据节点上存储2TB文件，每个节点有400Mb。
如果我定义dfs.block.size =100Mb，则每个节点将保存400/100 = 4个数据块。在这里，理想情况下，在4个数据块中，我们可以有4个输入分割，每个节点又有4个映射器对象。同时，如果我定义mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = 2和mapred.map.tasks=2，那么我可以得出什么结论。我可以说要在2个 map task 槽之间共享4个映射器对象。我可能走错了方向，任何澄清都将有所帮助。
最佳答案
map slots确定任务跟踪程序可以运行多少个map tasks。 map tasks由输入拆分确定，您无法更改。如果map tasks超过map slots，则某些map tasks将阻塞并运行，直到其他任务完成。
关于java - Hadoop Map任务/Map对象，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23200361/