参考答案: stage.mapper.split.size 是设置每个map worker的输入数据量,框架会参考设置的Split Size值来划分Map,决定Map的个数。 sql.mapper.split.size是设定一个map的最大数据输入量,单位MB。最大值和直接固定一个值 是不一样的。 关于本问题的更多回答可点击进行查看: https://developer.aliyun.com/ask/574...
odps.sql.mapper.split.size属性用于改变每个Map worker的输入数据量，即输入文件的分片大小。通过调整这个...
使用split_size优化的ODPS SQL的场景 首先有两个大背景需要说明如下: 说明1:split_size,设定一个map的最大数据输入量,单位M,默认256M。用户可以通过控制这个变量,从而达到对map端输入的控制。设置语句:set odps.sql.mapper.split.size=256。一般在调整这个设置时,往往是发现一个map instance处理的数据行数太多。
set odps.sql.mapper.merge.limit.size=64 作用：设定控制文件被合并的最大阈值，单位M，默认64M，在[0,Integer.MAX_VALUE]之间调整。场景：当Map端每个Instance读入的数据量不均匀时，可以通过设置这个变量值进行小文件的合并，使得每个Instance的读入文件均匀。一般会和odps.sql.mapper.split.size这个参数结合使用。...
在资源充沛的情况下,我们设置odps.sql.mapper.split.size=64, 可以申请到更多的Mapper去处理文件的分片,同时更多的reducer也可以被分配到,同样的SQL代码执行时间降为: 2m34s. 同样的,如果你的数据量超大,但是每条数据本身很小,同时空间资源也有限(毕竟现在资源管控比较严格),与其等待9999个Mapper被分配,你可以尝试设...
set odps.sql.mapper.split.size 官方指导:Changes the input data amount of each Map worker, which is the split size of the input file. You can use this property to indirectly control the number of workers at each Map stage (default value: 256, unit: MB)。一句话:如果小文件很多,可以调大...
options.sql.settings= {'odps.sql.mapper.split.size': 32} 运行任务后只启动了6个Mapper,设置未生效。 在客户端执行set odps.stage.mapper.split.size=32,一分钟运行完毕。 产生原因: 客户端和PyODPS里设置的参数不一致。客户端的参数是odps.stage.mapper.split.size,而PyODPS里的参数是 odps.sql.mapper.sp...
执行SQL语句时,运行参数。 o.execute_sql('select * from pyodps_iris', hints={'odps.stage.mapper.split.size': 16}) 您也可以通过如下示例,设置sql.settings,对运行的参数进行全局配置,则在每次运行语句时都会执行对应参数,支持设置的全局参数请参见Flag参数列表。 from odps import options options.sql.se...
场景:当Map端每个Instance读入的数据量不均匀时,可以通过设置这个变量值进行小文件的合并,使得每个Instance的读入文件均匀。一般会和odps.sql.mapper.split.size这个参数结合使用。 set odps.sql.mapper.split.size=256 作用:设定一个Map的最大数据输入量,可以通过设置这个变量达到对Map端输入的控制,单位M,默认256M,...
提示是指在SQL语句中添加的一种特殊指令，用于指导ODPS SQL解析器生成更优的执行计划，从而提高查询性能...