Hive执行中Reducers个数确定

最新推荐文章于 2024-01-16 15:39:40 发布
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博客提及Hive的hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数，该参数默认值为256M，属于信息技术中大数据开发领域相关内容。

确定reducer个数
其中 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer：默认 256M

真正让你明白Hive参数调优系列2：如何控制reduce个数与参数调优
weiha666的博客
12-24 1930
相比map个数的控制复杂性，reduce个数的设定要相对简单多了，reduce的个数一般最后决定了输出文件的个数，二者相等，如果想多输出文件的个数（这样文件变小，但有可能程序变慢），那么可以人为增加reduce个数。如果想减少文件个数，也可以手动较少reduce个数(同样可能程序变慢）。但实际开发中，reduce的个数一般通过程序自动推定，而不人为干涉，因为人为控制的话，如果使用不当很容易造成结果...
大数据之Hive Mapper和Reducer数量设置
大数据hive教程详解
01-09 3154
目的： 深入认识hive 以mapreduce 为计算引擎时Mapper 和Reducer的设置 背景; 运营团队反映，公司广告业务的日活用户数据量偶尔呈剧烈下降趋势，同时出现用户数低于日活用户数据的问题，后来查看离线解析任务，执行过程正常但是数据的加载却除了问题——部分文件并没有加载到操作型数据库（提供数据展示的库，infobright） 问题分析： 由于load 数据时只加...
hive实现设置reduce个数的方法
张伟的专栏
06-10 9715
hive实现设置reduce个数的方法 方法/步骤 1. Hive自己如何确定reduce数：reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G）hive.exec....
Hive任务优化--控制hive任务中的map数和reduce数
热门推荐
michael_zhu_2004的专栏
12-11 1万+
一、    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;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2.    举例： a)    假设input目录下有1个文
Hive如何设置Map个数和Reduce个数
weixin_47681855的博客
07-18 4101
根据输入文件估算Reduce的个数可能未必很准确，因为Reduce的输入是Map的输出，而Map的输出可能会比输入要小，所以最准确的数根据Map的输出估算Reduce的个数。比如有一个127M的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。...
hive优化之——控制hive任务中的map数和reduce数
thy822的专栏
08-07 3178
map的数量通常是由hadoop集群的DFS块大小确定的，也就是输入文件的总块数，正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是 10~100个，对于CPU消耗较小的作业可以设置Map数量为300个左右，但是由于hadoop的没一个任务在初始化时需要一定的时间，因此比较合理 的情况是每个map执行的时间至少超过1分钟。前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），...
Hive reducer
09-09
根据引用中提到的Hive自己确定Reducer个数的方法，Hive会根据两个参数来确定Reducer个数，即hive.exec.reducers.bytes.per.reducer和hive.exec.reducers.max。其中，hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数表示每...
HIVE中MAP和REDUCE数量
Miracle.Zhao的博客
04-30 3037
一、总览MR执行过程 一般的 MapReduce 程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Final result）。 1、输入就不用说了，数据一般放在 HDFS 上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。 2、输入分片：在进行 Map 阶段之前，MapReduce 框架会根据输入文件计算输入分片（split），每个输入分片会对应一个 Map 任务，输入分片往.
Hive的Map/Reduce数目如何确定
ThreeAspects的博客
11-30 1751
Hive的Map/Reduce数目如何确定Mapreduce中Mapper个数的确定Mapreduce中Reducer个数的确定 Mapreduce中Mapper个数的确定   在Map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成Split。Split的个数决定了Map的个数。 影响Map个数，即Split个数的因素主要有： 　　1）HDFS中dfs.block.size的值，...
hive sql优化（全排序，笛卡尔积，exist in，决定reducer个数，合并MapReduce）
疯狂的矩阵
07-06 1600
hive 全排序 优化 分类： hive hadoop hadoop 2013-01-28 20:11 717人阅读 评论(0) 收藏 举报 hive hadoop 目录(?)[+] 使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑。但是某些情况下，因为不熟悉数据特性，或没有遵循Hive的优化约定，Hive计算任务会变得非常低效，甚至无法得到结果。一个”好”的Hive程...
Hive怎样决定reducer个数
欢迎朋友，我是一名十多年开发经验的新手，希望多多指教。
05-28 488
Hadoop MapReduce程序中，reducer个数的设定极大影响执行效率，这使得Hive怎样决定reducer个数成为一个关键问题
【HIVE】(04)学会如何优化hive任务的mapper和reducer个数
qq_35559420的博客
03-06 1577
1.使用explain explain可以展示 hive是如何将查询 转化为 mapreduce 任务的。 思考：
hive mapreduce reducer 调优
公子专栏
07-20 1168
hive mapreduce reducer 调优
HIVE优化之map和reduce数量
最新发布
weixin_44139651的博客
01-16 1817
如果表table_a只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，这样就可以用多个map任务去完成。前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），进行合并。一般来讲，map 数量默认，不需要我们设置，一般情况下，Hive 自己就可以知道到底使用多少个map。
Hive基本调优
jim8973的博客
03-15 1035
Reduce阶段优化 调整方式： – set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 每个reduce能够处理的数据量大小，默认是256M – set hive.exec.reducers.max 最大可以开启的reduce个数，默认是999个 在只配了hive.exec.reducers.bytes.per.reducer以及hive.exec.reducers...
Hive mapreduce的map与reduce个数由什么决定？
lihuazaizheli的博客
07-25 1万+
文章目录1.MapTask的数量决定2.如何来调整MapTask的数量2.1 增加map的数量 : 调小maxsize (要小于blockSize才有效,比如128M)2.2 减少map的数量 : 调大minSize （要大于blockSize才有效，比如250M）2.3生产中一般不调整，但是要知道原理。3. ReduceTask的数量决定3.1 在执行hive shell的时候可以看到下列日志3.2 官网对这三个参数的解释3.3 通过源码分析 hive是如何通过方式一 动态计算reduce的个数的4.如何
大数据篇(2-3)--Hive（3）Hive调优
suncat的博客
10-08 1562
hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，hive参数的优化，sql的优化，解决数据的倾斜等。 一，数据的压缩与存储格式 1）压缩方式 压缩可以节约磁盘的空间，基于文本的压缩率可达40%+; 压缩可增加吞吐量和性能量(减小载入内存的数据量)，但是在压缩和解压过程中会增加CPU的开销。所以针对IO密集型的jobs(非计算密集型)可以使用压缩的方式提高性能。 几种压缩算法： 压缩方式 压缩后大小 压缩速度 ...
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