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....
第一个MR Job中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡的目的;第二个MR Job在根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到Reduce中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个...
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true; 1. (3)设置 mapreduce 中 map 输出数据的压缩方式 hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 1. 2. (4)执行查询语句 select count(id) from student; 1. 3. 开启 Reduce 输出阶段压...
numSplits为用户设定的 Map Task 的个数,默认为1,可通过mapreduce.job.maps设置。totalSize是hive任务处理的数据量大小。 blockSize:HDFS 中的文件存储块block的大小,可以通过dfs.blocksize查看大小。 由上公式可知,在org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat接口下,主要是mapreduce.input.fileinputformat.spli...
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 #官方默认-1,可根据数据量实际大小进行设置,一般情况下根据数据量大小设置这个参数可以使程序执行更快 setmapred.reduce.tasks=-1; 1.2.在hive中如果不指定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 ...
压缩设置: set hive.exec.compress.output=true;:启用 Hive 查询输出的压缩。 set mapred.compress.map.output=true;:启用中间 Map 输出的压缩,减少 Map 和 Reduce 阶段之间传输的数据量。 set mapred.output.compress=true;:启用最终 MapReduce 输出的压缩。
MapReduce的MapJoin在Hive中的常用配置参数包括:hive.auto.convert.join、hive.mapjoin.smalltable.filesize 和 hive.mapjoin.io.sort.factor。
参数1:每个reduce任务处理的数据量大小,默认值为256M。 可以通过如下参数进行设置: set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000; 参数2:每个job最大的reduce数,默认1009 可以通过如下参数进行设置: set hive.exec.reducers.max=1009; 方法2 在Hadoop的mapred-default.xml文件中修改设置每个job的reduce数: ...
Hive和mapreduce相关的排序和运行的参数 1.设置每个reduce处理的数据量(单位是字节) 我们在hive中查看下 配置文件hive-site.xml.template 我们打开配置文件可以看到 这是256MB 如果超过1G,将使用4个reducers 2、设置最大运行的reduce的个数 同上我们可以在配置中找到下面的内容 ...