我们都知道在进行hive的查询的时候，设置合理的reduce个数能够使计算的速度加快。 具体的提高速度的方法有下面这些： (1) 　　　hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G ...

参考： https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...

1. map数计算方式 2. 影响map个数的因素 3.修改map个数 3.1 合并小文件减少map数 a)输入合并。即在Map前合并小文件set mapred.min.split.size=100000000;set ...

一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看 ...

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 ...

操作： MapReduce框架将文件分为多个splits，并为每个splits创建一个Mapper，所以Mappers的个数直接由splits的数目决定。而Reducers的数目可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置 1、Map任务的个数： 理论值 ...

转自：https://blog.csdn.net/lb812913059/article/details/79898818 1、Map任务的个数 读取数据产生多少个Mapper？？ Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源 Mapper ...

或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块 ...