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一 调整hive作业中的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 ...
2017-09-27 13:17 0 7694 推荐指数:
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一:数据表建立 (一)创建数据库 数据库位置在 hdfs://ns1/user/hive/warehouse/hadoop.db目录下 (二)建表 (三)创建数据表使用array (四)使用map创建数据表 ...
原文链接https://www.cnblogs.com/felixzh/p/8604188.html Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1、问题:读取数据产生多 ...
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。 列裁剪 ...
集群的优化 1、合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务、reduce任务的最大数量) 2、其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小 ...
mapreduce程序效率的瓶颈在于两点: 1:计算机性能 2:I/O操作优化 优化无非包括时间性能和空间性能两个方面,存在一下常见的优化策略: 1:输入的文件尽量采用大文件 众多的小文件会导致map数量众多,每个新的map任务都会造成一些性能的损失。所以可以将一些 ...
MapReduce基本原理和高性能网络下优化: Mapreduce概述 Mapreduce式谷歌开源的一项重要技术,是一个编程模型,用来进行大数据量的计算,对于大数据量的计算通常采用的处理方式式并行计算,对于许多开发者来说,自己完全实现一个并行计算程序难度太大.而MapReduce就是一种简化 ...
MapReduce优化优化(1)资源相关参数:以下参数是在自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限(单位:MB),默认为 1024。如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制 ...