问配置单元设置hive.optimize.sort.dynamic.partitionEN对于一个严谨的程序员, 我们每开发一个程序, 理论...
动态分区插入时OOM问题的产生 还是上面hive.optimize.sort.dynamic.partition这个参数。产生OOM问题的原因是同时打开了太多写分区的record writer同时写入文件,开启该参数的话,分区列会全局排序,使得reduce端每个分区只有一个文件写入,降低reduce的内存压力。 具体OOM的原因我在这里看到了:https://cloud.tencent.com/develop...
distribute by partition key可能导致额外的减少阶段,hive.optimize.sort.dynamic.partition也是如此。 因此,为了避免OOM并实现最大的性能: 在insert查询的末尾添加distribute by partition key,这将导致相同的分区键由相同的减缩器处理。或者,或者除了此设置之外,还可以使用hive.optimize.sort.dynamic.partition=true。 将...
hive.exec.dynamic.partition.mode:动态分区模式,用于优化动态分区。 hive.exec.compress.output:设置输出文件是否压缩。 查询优化参数: hive.optimize.index.filter:启用索引过滤器来优化查询。 hive.cbo.enable:启用Hive的Cost Based Optimizer(CBO)。 hive.optimize.sort.dynamic.partition:动态分区排序优化。 IO调优...
set hive.optimize.sort.dynamic.partition=true; 1. 2. 3. 压缩配置: --map/reduce 输出压缩(一般采用序列化文件存储) set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;--最终输出用gzip好,减少储存空间。
set hive.optimize.sort.dynamic.partition=true;:通过对数据进行排序来优化动态分区,这有助于提高插入操作的性能。 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 hive.optimize.sort.dynamic.partition=true;2.减小maxSplit,相当于把map数变多,让分区基数分散到多个map上,减少单个map的内存压力,不过这个跟数据分布也有关。setmapred.max.split.size 设置一个小于128m的数3.增大map的堆内存空间。 mapreduce.map.memory.mb和 mapreduce.map.java.opts ...
hive.optimize.sort.dynamic.partition:是否优化动态分区排序。 hive.execution.engine:Hive执行引擎类型。 spark.executor.memory:Spark Executor的内存大小。 spark.driver.memory:Spark Driver的内存大小。 spark.executor.cores:每个Spark Executor的核心数。
自Hive 0.14,如果一个表具有一个实现AcidOutputFormat的OUTPUTFORMAT,并且Hive系统配置用于一个实现的事务ACID管理器,则为了避免用户无意间改写事务记录,禁止INSERT OVERWRITE该表。如果想实现同样的功能,可以通过调用TRUNCATE TABLE(对于非分区表)或DROP PARTITION,然后再INSERT INTO。
hive.optimize.dynamic.partition.hashjoin=false MapJoinOperator报错NullPointerException(已知缺陷) 报错日志: 原因分析:开启了hive.auto.convert.join.noconditionaltask会导致报错。 解决方法:关闭相关配置。 hive.auto.convert.join.noconditionaltask=false