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 1.sethive....
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...
1.根据输入目录下的每个文件,如果其长度超过mapred.max.split.size,以block为单位分成多个split(一个split是一个map的输入),每个split的长度都大于mapred.max.split.size, 因为以block为单位, 因此也会大于blockSize, 此文件剩下的长度如果大于mapred.min.split.size.per.node, 则生成一个split, 否则先暂时保留...
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。 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...
方法1setmapred.reduce.tasks=10; --设置reduce的数量 方法2sethive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1073741824-- 每个reduce处理的数据量,默认1GB 通过设置reduce的个数控制reduce端的文件的输出个数,还有一种方法是通过设置进入reduce端的数据的文件大小来控制文件的大小,来控制reduce的文件输出的个数。
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 三、小文件合并优化 代码语言:javascript 复制 --设置map端输出进行合并,默认为truesethive.merge.mapfiles=true--设置reduce端输出进行合并,默认为falsese...
2.调整reduce个数方法一: 调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值;set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; (500M) select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 这次有20个reduce 3.调整reduce个数方法二 set mapred.reduce.tasks =...
如果文件本身不可分割,比如采用了压缩方式,还是由1个Map进行处理。 2) Reducer 数量控制 每个Reduce处理的数据量 set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; 500,000,000 ~= 500M; 指定Reduce数量 set mapred.reduce.tasks=20; 注意 指定Reduce数量 set mapred.reduce.tasks=20; ...
hive.exec.reducers.max=1009 //每个任务最大的reduce数目 计算公式:reducer个数=min(参数2,总输入数据量/参数1) set mapred.reduce.tasks =N: 每个任务默认的reduce数目。典型为0.99* reduce槽数,hive默认为-1,即自动确定reduce数目。 reduce个数并不是越多越好 ...
set mapred.reduce.tasks=10; create table a_1 as select * from a distribute by rand(123); 这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。 每个map任务处理大于12M(几百万记录)的数据,效率肯定会好很多。