如何限制 AppEngine 上的 appengine-mapreduce？
http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/ 提到它可以控制执行速度，但我不知道如何控制。为映射器作业创建一个任务队列并从那里控制速度是有意义的，但我不知道如何指定要使用哪个队列。
http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/ mentions that it can control the speed of execution, but I can't figure out how. It would make sense to create a task queue for a mapper job and control the speed from there, but I don't see how to specify which queue to use.
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评论（3）
（感谢 Chris 的指点，但之后需要进行一些挖掘才能找到确切的参数。）
来自 http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/wiki/UserGuideJava 将此添加到您的 mapreduce.xml 配置元素中，以限制每秒处理的实体数量：
(Thanks to Chris for the pointer, but it took a bit of digging after that to find the exact parameter.)
From http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/wiki/UserGuideJava add this to your mapreduce.xml configuration element to limit the number of entities processed per second:
我自己不使用 Java 版本，但 Python 版本有一个
processing_rate参数，您可以将其传递给映射器规范。在 Java 源代码中快速搜索会发现 MAPPER_INPUT_PROCESSING_RATE_KEY 配置键，希望它能为您指明正确的方向。
I don't use the Java version myself, but the Python version has a
processing_rateparam that you pass to the mapper spec.A quick search in the Java source reveals a MAPPER_INPUT_PROCESSING_RATE_KEY config key, which hopefully points you in the right direction.
对于使用 python 的用户，您可能需要在 model.py 中搜索名为“_DEFAULT_PROCESSING_RATE_PER_SEC”的变量，以提高每秒的默认处理速率。这对我有用！
For users using python, you may want to search for this variable known as "_DEFAULT_PROCESSING_RATE_PER_SEC" in model.py to increase the default processing rate per second. That worked for me!