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...
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...
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。
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.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，在[1,Integer.MAX_VALUE]之间调整。场景：当每个Map Instance处理的数据量比较大，时间比较长，并且没有发生长尾时，可以适当调小这个参数。如果有发生长尾，则结合odps.sql....
合理设置Mapper和Reducepriority 目前ODPS更新后只能在开发dev空间生效,通过设置优先级能够一定程度提升排队任务的执行优先级,但是目前线上正式环境不会生效了,建议大家优化好自己健康分,同时对于重要的线上调度任务设置好基线,保证产出的时效。 set odps.sql.mapper.split.size ...
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,你可以尝试设置...
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,在[1,Integer.MAX_VALUE]之间调整。场景:当每个Map Instance处理的数据量比较大,时间比较长,并且没有发生长尾时,可以适当调...
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...
另大家可以通过查看以前该作业hbo有生效的日志来查看这2个参数的具体值。 3.2 map任务执行时间太短 对于简单的sql加工作业,map任务执行的时间非常短(几秒～十几秒),但是可能会有很多的map任务,这种场景下我们可以调大odps.sql.mapper.split.size(单位M,默认值256),减少map任务的个数,增大每个map任务的执行时长。