至此通过原理,对于开始提到的MapJoin中存在的OOM问题,我们可以大概猜测,系统是将某一张表识别为小表而触发了mapjoin后,在本地任务中将小表放入哈希表的过程中撑爆了内存,如果小表的总大小大于25MB,Conditional Task 会选择原始 Common Join 来运行,(可使用 set hive.smalltable.filesize 来修改),那么为什么大于25M...
MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景,具体小表有多小,由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定,该参数表示小表的总大小,默认值为25000000字节,即25M。 Hive0.7之前,需要使用hint提示 /* + mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join,但在0.7版本之后,默认自动会转换Map Join...
Hive MapJoin OOM Hive升级完后ETL开发找到我说有的Job一直failed.看了一下在MAP阶段进行MAPJOIN处理时就OOM了,但是开发说没有加MAPJOIN HINT,其实在0.11后hive.auto.convert.join的默认值变为true也就是会自动去做; 并且在0.11加入了一个新的参数hive.ignore.mapjoin.hint来控制是否忽略MAPJOINHINT(HIVE-4042),...
MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景,具体小表有多小,由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定,该参数表示小表的总大小,默认值为25000000字节,即25M. Hive0.7之前,需要使用hint提示* /+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join,但在0.7版本之后,默认自动会转换Map Join,...
而是会将所有的小表全量复制到每个map任务节点,然后再将小表缓存在每个map节点的内存里与大表进行join工作。所以这解释了为啥小表的大小的不能太大的原因,否则复制分发太多反而得不偿失。一般这个值也就几百兆吧。像我们公司每个map的分配的内存才2G,堆内存才1.5G,你要是搞个1个G的小表,直接很容易OOM报错了...
二、Hive/MR中的Join可分为Common Join(Reduce阶段完成join)和Map Join(Map阶段完成join)。介绍两种join的原理和机制。 (1)Common Join:如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。
tez.java.opts=-Xmx1700m; --设置为 whive.tez.container.size 的 80% 尽量禁用Map端聚合,Map端聚合会导致OOM set hive.map.aggr=false; 检查mapjoin 设置,可能 smalltable 大小设置得太大,与您之前设置的容器大小进行比较: Hive Map-Join configuration mystery stackoverflow.com/quest...
当前已经有很多任务上线了,都是orc格式,压缩率很高。随着数据量增长每周都有几个任务出现这个问题,需要手工关闭mapjoin。如果全局减少smalltable.size,可能会导致一些数据量不大的表无法mapjoin,开发也不接受。 有什么数据可以预判哪些表mapjoin有可能出现oom错误了,能提前通知数据开发 ?
Map Join 通过两个 Map 任务,在 Map 阶段完成 Join 关联。 该算法适用于大表关联小表,小表叫 build table,大表叫 probe table。Hive在解析带 join 的 SQL 语句时,会默认将最后一个表作为 probe table,将前面的表作为 build table 并试图将它们读进内存。如果表顺序写反,probe table 在前面,引发 OOM 的风...
Hive MapJoin OOM Hive升级完后ETL开发找到我说有的Job一直failed.看了一下在MAP阶段进行MAPJOIN处理时就OOM了,但是开发说没有加MAPJOIN HINT,其实在0.11后hive.auto.convert.join的默认值变为true也就是会自动去做; 并且在0.11加入了一个新的参数hive.ignore.mapjoin.hint来控制是否忽略MAPJOINHINT(HIVE-4042)...