、 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 ...

一个Hive查询生成多个Map Reduce Job，一个Map Reduce Job又有Map，Reduce，Spill，Shuffle，Sort等多个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化（其中又会有细分），针对MR全局的优化，和针对整个查询（多MRJob ...

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 ...

一、hive常用参数 0.常用参数 1.任务名设置 2.输入合并参数设置 3.输出合并参数设置 4.reduce设置 5.mapjoin参数设置 6.map端聚合 ...

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 ...