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一 調整hive作業中的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 ...
2017-09-27 13:17 0 7694 推薦指數:
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一:數據表建立 (一)創建數據庫 數據庫位置在 hdfs://ns1/user/hive/warehouse/hadoop.db目錄下 (二)建表 (三)創建數據表使用array (四)使用map創建數據表 ...
原文鏈接https://www.cnblogs.com/felixzh/p/8604188.html Map階段包括: 第一讀數據:從HDFS讀取數據 1、問題:讀取數據產生多 ...
Hive作為大數據領域常用的數據倉庫組件,在平時設計和查詢時要特別注意效率。影響Hive效率的幾乎從不是數據量過大,而是數據傾斜、數據冗余、job或I/O過多、MapReduce分配不合理等等。對Hive的調優既包含對HiveSQL語句本身的優化,也包含Hive配置項和MR方面的調整。 列裁剪 ...
集群的優化 1、合理分配map和reduce任務的數量(單個節點上map任務、reduce任務的最大數量) 2、其他配置 io.file.buffer.size hadoop訪問文件的IO操作都需要通過代碼庫。因此,在很多情況下,io.file.buffer.size都被用來設置緩存的大小 ...
mapreduce程序效率的瓶頸在於兩點: 1:計算機性能 2:I/O操作優化 優化無非包括時間性能和空間性能兩個方面,存在一下常見的優化策略: 1:輸入的文件盡量采用大文件 眾多的小文件會導致map數量眾多,每個新的map任務都會造成一些性能的損失。所以可以將一些 ...
MapReduce基本原理和高性能網絡下優化: Mapreduce概述 Mapreduce式谷歌開源的一項重要技術,是一個編程模型,用來進行大數據量的計算,對於大數據量的計算通常采用的處理方式式並行計算,對於許多開發者來說,自己完全實現一個並行計算程序難度太大.而MapReduce就是一種簡化 ...
MapReduce優化優化(1)資源相關參數:以下參數是在自己的 MapReduce 應用程序中配置就可以生效 mapreduce.map.memory.mb: 一個 Map Task 可使用的內存上限(單位:MB),默認為 1024。如果 Map Task 實際使用的資源量超過該值,則會被強制 ...