參考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...
在有些時候,想要控制hql執行的mapper,reducer個數,reducer設置過少,會導致每個reducer要處理的數據過多,這樣可能會導致OOM異常,如果reducer設置過多,則會導致產生很多小文件,這樣對任務的執行以及集群都不太好.通常情況下這兩個參數都不需要手動設置,Hive會根據文件的大小和任務的情況自動計算,但是某些特殊情況下可能需要進行調優,下面列舉兩個常用的調優場景看看這兩 ...
2019-04-22 20:09 0 1259 推薦指數:
參考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...
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 ...
<html><body> <h3>js控制文件上傳數量</h3> <form action="" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name ...
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(目前為128M, 可在hive中通過set ...
1. 進入DB 比如我的是 use hadoop; 2.找到需要查看的表 , 執行 desc formatted t1; 碎片文件太多 , 會讓map 過多 ,然而啟動map 極其耗費資源 , 甚至比計算都要費時間 . ...
、 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 ...
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 ...
【hive中的file_format】 SEQUENCEFILE:生產中絕對不會用,k-v格式,比源文本格式占用磁盤更多 TEXTFILE:生產中用的多,行式存儲 RCFILE:生產中用的少,行列混合存儲,OCR是他得升級版 ORC:生產中最常用,列式存儲 PARQUET ...