關於hive中的reduce個數的設置。
我們都知道在進行hive的查詢的時候，設置合理的reduce個數能夠使計算的速度加快。 具體的提高速度的方法有下面這些： (1) hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每個reduce任務處理的數據量，默認為1000^3=1G ...
原文：Hive 設置map 和 reduce 的個數
一 控制hive任務中的map數: . 通常情況下，作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有： input的文件總個數，input的文件大小，集群設置的文件塊大小 目前為 M, 可在hive中通過set dfs.block.size 命令查看到，該參數不能自定義修改 . 舉例： a 假設input目錄下有 個文件a,大小為 M,那么hadoop會將該文件a分隔成 ...
2016-04-04 15:38 0 11395 推薦指數：
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3.控制hive map reduce個數
參考： https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...
hive map-reduce個數及合並小文件
1. map數計算方式 2. 影響map個數的因素 3.修改map個數 3.1 合並小文件減少map數 a)輸入合並。即在Map前合並小文件set mapred.min.split.size=100000000;set ...
mapreduce中map和reduce個數
一、 控制hive任務中的map數: 1. 通常情況下，作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有： input的文件總個數，input的文件大小，集群設置的文件塊大小(目前為128M, 可在hive中通過set dfs.block.size;命令查看 ...
hive 中map和reduce的數量
hive中如何控制mapper的數量 參考文檔：https://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5352154.html 1. 決定map的數據的決定因素有: input的文件總個數，input的文件大小，集群設置的文件塊大小 ...
Mapreduce中Map與Reduce的個數制定
操作： MapReduce框架將文件分為多個splits，並為每個splits創建一個Mapper，所以Mappers的個數直接由splits的數目決定。而Reducers的數目可以通過job.setNumReduceTasks()函數設置 1、Map任務的個數： 理論值 ...
（轉）Mapreduce中Map與Reduce任務的個數
轉自：https://blog.csdn.net/lb812913059/article/details/79898818 1、Map任務的個數 讀取數據產生多少個Mapper？？ Mapper數據過大的話，會產生大量的小文件,過多的Mapper創建和初始化都會消耗大量的硬件資源 Mapper ...
hive 的map數和reduce如何確定（轉）
或者多個map任務。 主要的決定因素有： input的文件總個數，input的文件大小，集群設置的文件塊 ...