Considerazioni sulle prestazioni generali HadoopAttività e processi MapReduce
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Ogni algoritmo di ridimensionamento in esecuzione in MapReduce richiama uno o più processi di MapReduce, uno dopo l'altro
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Ogni MapReduce Job è costituita da uno o più attività di mappa
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Mappa attività è possibile eseguire in parallelo
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Impostare RxHadoopMR (... consoleOutput = TRUE...) per l'avanzamento del processo
Processo di MapReduce e il ridimensionamento delle attività
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Insieme di strutture di Random con rxExec (piccole a medi dati)
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#jobs = 1
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#tasks = nTrees (valore predefinito è 10)
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Insieme di strutture di Random (dati di grandi dimensioni, ad esempio, 100 GB +)
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#jobs ~ nTrees * maxDepth (valore predefinito è 10 x 10; avviare più piccoli, ad esempio, 2 x 2)
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#tasks = #inputSplits
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Regressione logistica, GLM, k-medie
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#jobs = #iterations (in genere iterazioni 4-15)
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#tasks = #inputSplits
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Lineare della regressione, regressione in rilievo, rxImportControl, #inputSplits impostando mapred.min.split.size
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#jobs = 1-2
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#tasks = #inputSplits
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