参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...
在有些时候,想要控制hql执行的mapper,reducer个数,reducer设置过少,会导致每个reducer要处理的数据过多,这样可能会导致OOM异常,如果reducer设置过多,则会导致产生很多小文件,这样对任务的执行以及集群都不太好.通常情况下这两个参数都不需要手动设置,Hive会根据文件的大小和任务的情况自动计算,但是某些特殊情况下可能需要进行调优,下面列举两个常用的调优场景看看这两 ...
2019-04-22 20:09 0 1259 推荐指数:
参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...
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 ...
<html><body> <h3>js控制文件上传数量</h3> <form action="" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name ...
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(目前为128M, 可在hive中通过set ...
1. 进入DB 比如我的是 use hadoop; 2.找到需要查看的表 , 执行 desc formatted t1; 碎片文件太多 , 会让map 过多 ,然而启动map 极其耗费资源 , 甚至比计算都要费时间 . ...
、 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 ...
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 ...
【hive中的file_format】 SEQUENCEFILE:生产中绝对不会用,k-v格式,比源文本格式占用磁盘更多 TEXTFILE:生产中用的多,行式存储 RCFILE:生产中用的少,行列混合存储,OCR是他得升级版 ORC:生产中最常用,列式存储 PARQUET ...