1、110.2MB 是这个任务的实际物理内存 2、1GB 是mapreduce.map.memory.mb 设置的 (默认的) 3、3.7GB是任务要占用的虚拟内存 4、2.1GB是mapreduce.map.memory.db 乘以 yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 得到的 5、其中yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 是 虚拟内存和物理内存比例,在yarn-site.xml中设置,默认...
一:hive的map数量 一般情况下,是按照hdfs的数据块大小来决定,默认是128M,也就是被读取的文件整除128M之后的个数,例:128M就是一个map,129M就是两个map 按照1.中的思路,可能会出现一种状况,大量的小文件,会导致大量的map,但实际的数据量却没有那么多,造成资源浪费 set mapred.max.split.size=100000000; se...
Total MapReduce CPU Time Spent: 40 seconds 520 msec 从上面的结果可以知道,实际的运行过程也是只有map阶段的操作。 针对select-from-where只有map阶段操作而没有reduce阶段的主要原因是这类SQL只有从表中读取数据并执行数据行的过滤,并没有需要将HDFS在其他节点上的数据与该节点数据放在一起处理的必要,因此这类SQL...
例4 例2的MapReduce伪代码执行逻辑。 //整个程序只有map阶段,没有reduce逻辑 map(inkey,invalue,context); //数据输入是一行数据 colsArray = invalue.split("\t"); if age in (18,19,20,21) and chat_uv != null and substr(uid, 0, 1) == '1'{ uid = colsArray[0]; client = colsArray...
MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage-1: HDFS Read: 12HDFS Write: 22 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec OK t1 100 Time taken: 1.721 seconds, Fetched: 1 row(s) 五、索引Hive中的索引架构开放了一个接口,允许你根据这个接口去实现自己的索引。目前Hive自己有一个参考的索引实现(Compact...
Hive 卡在map = 0%, reduce = 0%阶段 解决:增加map个数,设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 小于系统默认值,需要综合考虑调用更多map时候的消耗 定位时发现任务卡在map = 0%, reduce = 0%阶段,而且发现map分配数量很少,所以猜测分配map较慢,增加map数量可解决问题,实际效果任务从3小时减少至...
Apache Hive是一个基于HADOOP架构的数据仓库。它能够提供数据的精炼,查询和分析。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 变量和属性 --define,--hivevar [hadoop@qk conf]$ hive --define foo=name ...
执行hiveSQL时,如果需要执行MapReduce过程,屏幕上会出现类似于map=100%,reduce=33%这样的提示,如果任务比较复杂,日志长度也会相应增加。虽然能便于我们了解任务进度,但有时我们也会想把它屏蔽掉。使用hive -S -e "sql语句"的方式,以Silent mode运行hive,就可以实现这样的目,此时屏幕上只会有hive启动的日志,而不...
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator Job running in-process (localHadoop) 2016-09-24 19:12:13,483 Stage-1 map = 100%, reduce = 0% Ended Job = job_local956434617_0002 Stage-4 is selected by condition resolver. ...
问题描述：在hive shell中执行sql,如 insert into person_base1 select * from person_base;运行日志中一直显示如下信息 解决方式:修改yarn-site.xml中的yarn.nodemanager.resource.memory-mb值大小(2G->4G)原先设置 修改后设置