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我正在寻找一个球场，如果有人对此有经验...
是否有人对AWS的 map 速度降低有基准？
可以说我有1亿条记录，并且我正在使用hadoop流(一个php脚本)来映射，分组和减少(通过一些简单的php计算)。平均组将包含1-6条记录。
运行一堆小型实例或大型实例是否更好/更具成本效益？我意识到它被分解为一个实例中的节点，但是无论更大的节点是否具有更高的I / O，这意味着每个服务器每个节点更快(并且更具成本效益)？
同样在流媒体中，如何确定映射器与缩减器的比率？
最佳答案
我不知道您能否提供有意义的基准测试-有点像询问计算机程序的运行速度。如果不了解脚本，就无法说出程序运行的速度。
如果您是说，执行EMR作业的实例有多快，它们与您从AWS指定的基础实例的规格相同。
如果您想粗略了解EMR的性能不同:我想您可能会在CPU瓶颈之前遇到I / O瓶颈。
从理论上讲，这意味着您应该运行许多小型实例并要求机架多样化，以便从更多机器上获取更多I / O资源，而不是让它们竞争。在实践中，我发现更少，更高的I / O实例会更有效。但是，即使这种印象也并非总是如此-确实取决于区域的繁忙程度以及您的工作安排在哪里。
关于hadoop - Hadoop/AWS弹性 map 会降低性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10199294/
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