預設情況下，textinputformat對任務的切片機智是按檔案規劃切片，不管檔案多小，都會是乙個單獨的切片，都是交給乙個maptask，如果有多個小檔案，就會產生大量的maptask，處理效率底下。
解決辦法：
1.從源頭上解決，將檔案合併後再上傳到hdfs處理。
2.如果小檔案已經在hdfs中，可以先寫乙個mapreduce程式對小檔案合併
3.可以用另一種inputformat：combineinputformat（它可以將多個檔案劃分到乙個切片中），這樣就可以交給乙個maptask處理。
使用預設的inputformat
使用combinetextinputformat
MapReduce大量小檔案問題
1.預設情況下，textinputformat對任務的切片機制是按檔案規劃切片，不管檔案多小，都會是乙個單獨的切片，都會交給maptaskz這樣，如果有大量小檔案，就會產生大量的maptask，處理效率及其低下 2.優化方法 最好的辦法 在資料處理系統的最前端 預處理 採集 就將小檔案合併成大檔案，...
mapreduce關於大量小檔案的優化策略
在分布式的架構中，分布式檔案系統hdfs，和分布式運算程式程式設計框架mapreduce。hdfs 不怕大檔案，怕很多小檔案 mapreduce 怕資料傾斜 那麼mapreduce是如果解決多個小檔案的問題呢？mapreduce關於大量小檔案的優化策略 1 預設情況下，textinputformat...
MapReduce作業調優
1，map緩衝區記憶體改大 環形緩衝區越大，溢寫次數越少，磁碟 io 的次數越少，執行速度就越快 預設100m，可配置 2，map輸出壓縮 減少io 可配置 3，reduce拉取過來的資料直接存記憶體，避免落盤，這樣合併也能在記憶體中完成 可配置 4，shuffle中的多次磁碟io操作非常消耗效能，...