Etl之HiveSql调优(left join where的位置)
一、前言 公司实用Hadoop构建数据仓库，期间不可避免的实用HiveSql，在Etl过程中，速度成了避无可避的问题。本人有过几个数据表关联跑1个小时的经历，你可能觉得无所谓，可是多次Etl就要多个小时，非常浪费时间，所以HiveSql优化不可避免。 注：本文只是从sql层面介绍一下日常需要 ...
原文：Etl之HiveSql调优(设置map reduce 的数量)
前言： 最近发现hivesql的执行速度特别慢，前面我们已经说明了left和union的优化，下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度。 参考：http: www.cnblogs.com liqiu p .html 分析： 上一篇博文已经说明了，需要 个map， 个reduce，执行的速度： 秒。详细记录参考：http: www.cnblogs.com liqiu p . ...
2015-10-14 17:25 0 9861 推荐指数：
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【转】hadoop中map和reduce的数量设置问题
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hive中如何控制mapper的数量 参考文档：https://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5352154.html 1. 决定map的数据的决定因素有: input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小 ...
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