iii.split: Reduce对下载下来的map数据,会先缓存在内存中,当内存达到一定用量时写入硬盘(这里也可以进行combiner) iv.merge(磁盘到磁盘):map数据下载过程中,一个后台线程把这些文件合并为更大的,有序的文件,也就是进行全局排序,为最后的最终合并减少工作量(多轮) v. 最终merge(方式不确定): map数据下载完毕后,...
5)map端的reduce(combiner)(可选,不是所有mapreduce都能设置combiner) 6)压缩:压缩Map输出的数据 参数设置 <!-- mapred-site.xml --> <!--Map任务CPU最小核数--> <property> <name>mapreduce.map.cpu.vcores</name> <value>1</value> </property> <!--Reduce任务CPU最小核数--> <property> <nam...
1.1 解析和执行过程 在Hive 执行过程中,查询经过解析、优化和生成执行计划,最终会被转化为多个 MapReduce 作业。我们可以用状态图来表示这一过程: 接收查询解析查询语义分析生成计划提交作业执行MapReduce作业 2. MapReduce 作业的组成 MapReduce 作业分为两个主要部分:Mapper 和 Reducer。 Mapper:负责处理输入数据并生...
1. Hive是什么,以及它与MapReduce的关系 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它允许用户通过类似SQL的查询语言(HiveQL)来查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大数据集。Hive本身并不直接处理数据,而是将HiveQL查询转换为MapReduce作业,然后交由Hadoop来执行。因此,Hive与MapReduce的关系非常紧密,可以说Hive...
但这个过程会消耗CPU,适合IO瓶颈比较大。 Shuffle和Reduce阶段包括: 一、Copy 1、由于job的每一个map都会根据reduce(n)数将数据分成map 输出结果分成n个partition,所以map的中间结果中是有可能包含每一个reduce需要处理的部分数据的。所以,为了优化reduce的执行时间,hadoop中是等job的第一个map结束后,所有的reduce就...
Hive SQL 编译成 MapReduce 过程 编译SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER(编译器组件)中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务,整个编译过程分为六个阶段: Hive SQL编译过程 词法、语法解析: Antlr 定义 SQL 的语法规则,完成 SQL 词法,语法解析,将 SQL 转化为抽象语法树 AST Tree; ...
Hive map reduce 的过程如下: Hive map-reduce Map 阶段优化 Map 阶段的优化,主要是控制 map size的大小, map任务的数量 Map task num = Total Input size / map size map size = max{ ${mapred.min.split.size}, // 数据的最小分割单元大小, 可调整,默认1B min( ${dfs.block.size}, // hdfs ...
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec; --查看使用的压缩算法 参考资料 《MapReduce过程详解及其性能优化》 《真正让你明白Hive参数调优系列1:控制map个数与性能调优参数》 《hive优化之---控制hive任务中的map数和reduce数》 《hive的性能优化之参数调优》 《大...
在Hive中,MapReduce任务的执行流程如下: Hive查询语句被解析成HiveQL,并被转换成MapReduce作业。 Hive将MapReduce作业提交给Hadoop集群的YARN ResourceManager。 YARN ResourceManager为该作业分配资源并启动相应的Map和Reduce任务。 Map任务通过读取HDFS上的输入数据并对其进行切分,然后将其传递给Map函数进行处理。 Map函数...