一般情况下,启动一个hive任务时hive会计算这个任务需要用到的map和reduce数量,通常map数和reduce数不需要调整。但是有时如果map或reduce的计算很复杂、单个map的执行时间很长,且hive分配的map数或reduce比较少,集群还有大量计算资源没有利用的情况下,可以通过增大map数或reduce数,来提高任务并发,缩短任务计算时长,提高...
根据实际情况,控制map数量需要遵循两个原则:使大数据量利用合适的map数;使单个map任务处理合适的数据量; 二、 控制hive任务的reduce数: 1. Hive自己如何确定reduce数: reduce个数的设定极大影响任务执行效率,不指定reduce个数的情况下,Hive会猜测确定一个reduce个数,基于以下两个设定: hive.exec.reducers.bytes.per....
比如系统自动计算的reduce个数,因为集群资源不足,造成程序运行出现OOM(内存溢出不足)时,可以根据推定的reduce个数手动增加数量,保证程序在跑的慢的基础上可以完整运行。 4.reduce的特殊情况,程序只有一个reduce 一般map输出的结果值小于hive.exec.reducers.bytes.per.reducer值时,程序只有一个reduce没有问题,其次手动设...
1、 map的数量,通常情况下和split的大小有关系,之前写的一篇blog“map和reduce的数量是如何定义的”有描述。 hive中默认的hive.input.format是org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat,对于combineHiveInputFormat,它的输入的map数量 由三个配置决定, mapred.min.split.size.per.node, 一个节点上split...
在大数据处理过程中,MapReduce 是一个非常重要的运行模型,而 Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具,它允许以 SQL 风格查询数据。在 Hive 中,我们可以通过配置参数控制每个 MapReduce 任务的数量,以优化执行性能。本文将详细介绍如何实现这一目标。
(mapreduce内存分配)https://blog.csdn.net/u014665013/article/details/80923044 map数量控制 map数量由以下几个因素确定 输入文件的总个数 输入文件的大小 集群设置的文件块大小(默认128M,可在hive shell中通过set dfs.block.size查看,单位byte) 举例
调整每个reduce处理的数据量 代码语言:javascript 复制 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 设置方式2: 直接设置 reduce 数量 代码语言:javascript 复制 setmapred.reduce.tasks=15; 当然reduce 也不是越多越好,reduce 太多可能会产生非常多的小文件,增加 namenode 压力,执行 MapReduce 任务也会产生很多的map任务 ...
Hive 配置:如hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(每个 Reduce 任务处理的数据量),hive.exec.reducers.max(最大 Reduce 任务数量)等配置参数可以影响 Reduce 任务的数量。 总结 虽然没有一个固定公式可以直接计算出一个 Hive SQL 会生成多少个 MapReduce 任务,但通过分析 SQL 查询的组成、使用EXPLAIN命令查看执行...
01 maptask个数调整 如果是在MapReduce中 maptask是通过逻辑切片机制决定的。 但是在hive中,影响的因素很多。比如逻辑切片机制,文件是否压缩、压缩之后是否支持切割。 因此在Hive中,调整MapTask的个数,直接去HDFS调整文件的大小和个数,效率较高。 小文件场景 ...
1.控制reduce个数的方式与参数 1.1.首先可以通过参数直接控制最终reduce的个数,使用参数mapred.reduce.tasks hive> set mapred.reduce.tasks ; mapred.reduce.tasks=-1 --我们公司使用的官方默认值-1,表示不人为设置reduce的个数,实际这种方式用的也少。