Hive/Tez使用以下公式估算reducer数量,然后调度Tez DAG: Max(1, Min(hive.exec.reducers.max[1009], ReducerStage estimate/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer))x hive.tez.max.partition.factor[2] 以下三个参数可以调整以增加或减少mapper数量: hive.exec.reducers.bytes.per.reducer:每个reducer的大小。更改...
第二种方式(distinct)比第一种方式(group by)代码简洁,表达的意思简单明了,如果没有特殊的问题,代码简洁就是优! 这个例子告诉我们,有时候我们不要过度优化,调优讲究适时调优,过早进行调优有可能做的是无用功甚至产生负效应,在调优上投入的工作成本和回报不成正比。调优需要遵循一定的原则。 2. 数据格式优化 Hive...
我们采用亚马逊emr构建的集群,用hive查询的时候报错,FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask,查看了下面的参数,挺有帮助的 我是设置了这个参数set hive.tez.auto.reducer.parallelism=true; Tez内存优化 1、AM、Container大小设置 tez.am.resource.memory.mb 参数...
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size 8、tez 设置reduce数量 hive.tez.auto.reducer.parallelism=true; --Tez会估计数据量大小,自动设置并行度 hive.tez.min.partition.factor=0.25; hive.tez.max.partition.factor=2.0; hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1073741824; // 1GB set hive.exec.pa...
默认值:-1默认情况下,Tez将生成一个mapper大小的容器。这可以用来覆盖默认值。 配置文件:hive-site-xml 建议:不小于或者是yarn.scheduler.minimum-allocation-mb的倍数 二、AM、Container JVM参数设置 1、tez.am.launch.cmd-opts #设置 AM jvm,启动TEZ任务进程期间提供的命令行选项。
Hive的底层执行引擎是TEZ时,这样设置,否则用上面的参数。sethive.merge.tezfiles=true;-- 在一个map/reduce作业结束后合并小文件sethive.merge.mapredfiles=true;-- 作业结束时合并文件的大小,默认256MBsethive.merge.size.per.task=256000000;-- 触发小文件合并任务的阈值,若某计算任务输出的文件平均大小低于该值...
而Tez是Hive的执行引擎,它通过优化查询计划和执行流程,提升了Hive的执行效率。 二、Hive on Tez的调优 调整Tez的配置参数 Tez的配置参数对其性能有重大影响。我们可以根据实际应用的情况,对参数进行合理的调整,以提高Tez的执行效率。以下是一些主要的参数: a. mapreduce.task.io.sort.factor:这个参数控制了Tez在...
调优Hiveon Tez查询没有一个通用的方法,查询的性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在做性能测试的时候,我们一般是通过调整配置参数或改写SQL来进行性能调优,建议在做测试的时候每次只进行一项更改,这样方便确认是哪个参数生效。 1 通用调优 ...
Tez 是基于 YARN 的一个计算引擎。配置 Tez 对于 Hive 有益的地方在于有效利用 YARN 带来的比MapReduce1 优异的性能。其中之一就是有效利用每台节点服务器的内存,防止浪费,也有效防止因数据得不到充足的内存而故障造成的任务延迟。在最终的结果生成时,有效利用并行输出也是提高整体 HQL 的一环。
以下包含MR和TEZ的参数,注意区分 常用参数汇总: -- 直接设置reduce的个数 set mapred.reduce.tasks = 15; -- 设置每个reduce的大小 set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; -- 设置调度优先级 set mapred.job.priority=VERY_HIGH;