这个问题与我的另一个问题有点相关 Hadoop handling data skew in reducer . 但是，我想问一下是否有一些可用的配置设置，以便如果说达到最大 reducer 内存然后在另一个数据节点上产生一个新的 reducer ，其余数据在上下文中？ 或者甚至可能在同一个数据节点上，这样说在 reduce 方法中读取上下文中的一些 x 记录直到达到某个限制，然后在新的 reducer 中读取剩余的记录？
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您可以尝试一个组合器，它可以通过在数据传递到 reducer 之前进行可能的聚合来减少处理更多键值对的单个 reducer 的工作负载。如果您正在进行连接，那么您可以在 Pig 中尝试 skewed join。它涉及 2 个 MR 作业。在第一个 MR 中，它对一个输入进行采样，如果它发现一个倾斜度如此之高以至于能够装入内存的键，它将将该键拆分为多个 reducer。对于样本中标识的记录以外的其他记录，它会进行默认连接。对于倾斜的输入，它复制输入并将其发送到两个 reducer 。
关于hadoop - 将输入拆分到 hadoop 中的 reducer ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32637746/