Hive任務優化--控制hive任務中的map數和reduce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 ...
原文：hive優化之------控制hive任務中的map數和reduce數
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 個塊 個 ...
2017-02-16 00:32 0 2545 推薦指數：
相關推薦
Hive性能優化--map數和reduce數
轉自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
hive 的map數和reduce如何確定（轉）
轉自博客：https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/78245011（沒找到原創者，該博客也是轉發） 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 ...
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 ...
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 處理小文件，減少map數
1、hive.merge.mapfiles，True時會合並map輸出。2、hive.merge.mapredfiles，True時會合並reduce輸出。3、hive.merge.size.per.task，合並操作后的單個文件大小 ...
Hive 設置map 和 reduce 的個數
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 ...
MapReduce Map數 reduce數設置
JobConf.setNumMapTasks(n)是有意義的，結合block size會具體影響到map任務的個數，詳見FileInputFormat.getSplits源碼。假設沒有設置mapred.min.split.size，缺省為1的情況下，針對每個文件會按照min (totalsize ...