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 ...
控制hive任务中的map数: . 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 M, 可在hive中通过set dfs.block.size 命令查看到,该参数不能自定义修改 . 举例:a 假设input目录下有 个文件a,大小为 M,那么Hadoop会将该文件a分隔成 个块 个 ...
2017-02-16 00:32 0 2545 推荐指数:
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 ...
转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
转自博客:https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/78245011(没找到原创者,该博客也是转发) 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 ...
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 ...
参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...
1、hive.merge.mapfiles,True时会合并map输出。2、hive.merge.mapredfiles,True时会合并reduce输出。3、hive.merge.size.per.task,合并操作后的单个文件大小 ...
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 ...
JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的,结合block size会具体影响到map任务的个数,详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size,缺省为1的情况下,针对每个文件会按照min (totalsize ...