Hive设置map堆大小

最新推荐文章于 2025-06-26 16:55:52 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuwen0730/article/details/79660828
博客内容给出了设置MapReduce中Map任务Java内存选项的命令，将其最大堆内存设置为2048m，这在大数据开发中对资源分配和任务执行有重要意义。
set mapreduce.map.java.opts=-Xmx2048m;
liuwenchn
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Hive参数调整详细
someInNeed的博客
11-08 2522
--压缩配置： -- map/reduce 输出压缩（一般采用序列化文件存储） set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set mapred.output.compression.type=BLOCK; --任务中间压缩 set hive.exec.compress.intermediate=true; set hi.
数仓工具—Hive进阶之优化map任务数量(9)
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11-09 7万+
控制 map 任务数量 为什么要控制 map 数量 我们先来了解下什么情况要设置 map 数量。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。 但是，当我们明确知道表的数据量不大，而 Hive 运行启动了几千个 map 的时候，就有必要减小 map 的数量了。好比 1000 个西瓜没必要安排 100 辆车去拉，安排 2 辆车就可以搞定了。 另一方面，当我们发现 map 数量不多，但 map 运行速度极慢的时候。这时可以看一下数据，看看实际需求是不是很大
hive 内存溢出 hive设置内存大小
qq_51867867的博客
09-19 2282
hive 内存溢出 hive设置内存大小 转载Hive 调优指南Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库解决方案，用于查询和分析大量的结构化数据。为了提高 Hive 查询性能和效率，本文将介绍一些 Hive 调优的策略和方法。
hive调优
lv_hulk的博客
12-25 582
hive调优 一.针对于Hive内部调优的一些方式 01.请慎重使用COUNT(DISTINCT column) *原因：*distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM； *解决方案：*可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION ...
Hive中map、reduce数量如何调整
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走过冬季
06-26 1063
当某些 Key 的数据量超过阈值时，Hive 会启动额外的 Reduce 任务处理倾斜数据。由不同的策略和参数共同决定，直接影响作业的并行度和性能。：一个 1GB 的未压缩文本文件，
Hive 调整 Map 的个数
1392252267@qq.com
06-13 2527
摘录自《Hive 性能调优实战》 在调优时不希望生成太多的 Map，而把计算任务的等待时间都耗费在 Map 的启动上；或者不希望生成太多的 Map 对某个文件进行操作，以免引起资源的争用。这时候就需要对 Map 进行控制。在 Hive 中配置“set mapred.map.tasks=task 数量”无法控制 Map 的任务数，调节 Map 任务数需要一套算法，该算法也和 InputFormat 有密切的关系，具体如下： 在默认情况下 Map 的个数 defaultNum = 目标文件或数据的总大小 .
Hive调优参数总结
cuichunchi的博客
02-17 1727
MR程序 优化参数 1、客户端显示以及job任务名和优先级 ##打印表头 set hive.cli.print.header=true; set hive.cli.print.row.to.vertical=true; set hive.cli.print.row.to.vertical.num=1; ##显示当前数据库 set hive.cli.print.current.db=true; ##job任务名 set mapreduce.job.name=p_${v_date}; ##job优先级 se.
黑猴子的家：Hive 数据倾斜优化之 复杂文件增加map数
黑猴子的博客
09-29 418
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。 增加map的方法为： 根据computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M公式， 调整maxSize最大值。让maxSize最大值低于block...
Hive执行计划之只有map阶段SQL性能分析和解读
鲁边的博客
06-13 761
这种只含map的操作，如果文件大小控制在合适的情况下，都将只有本地操作，其执行非常高效，运行效率完全不输于在计算引擎Tez和Spark上运行。
hive处理小文件（进行map、reduce、压缩、归档优化解决）
OnTheRoad的博客
12-05 1万+
背景 Hive query将运算好的数据写回hdfs（比如insert into语句），有时候会产生大量的小文件，如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的map task，耗费大量集群资源，而且小文件过多会对namenode造成很大压力。所以Hive在正常job执行完之后，会起一个conditional task，来判断是否需要合并小文件，如果...
Hive调优
qq_73181349的博客
04-13 1390
Hive调优汇总：分组聚合优化、join优化、数据倾斜优化、任务并行度优化、小文件合并优化等
hive mapjoin导致的生产问题
qq_42223694的博客
07-17 733
背景 前天公司一个hive的一个关键任务挂掉,依赖该任务的下游一共有16000个,可谓真tmd的多 由于公司电脑无法写csdn博客,也无法带出日志,只能我自己描述了 log日志类似于下面 info 1:35:00 Processing rows: 300w Hashtable size: 1900m Memory usage:1600m percentage: 0.87 当时是我值班,我3点40看到的最后一条日志就是上述部分,看到是mapjoin,然后最后的时间戳为1:35,立马就觉得不太对,毕竟1个多
hive 入门 配置堆内存 (八)
weixin_43205308的博客
04-11 638
新版本的Hive启动的时候，默认申请的JVM堆内存大小为256M，JVM堆内存申请的太小，导致后期开启本地模式，执行复杂的SQL时经常会报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，因此最好提前调整一下HADOOP_HEAPSIZE这个参数。
hive程序报错OOM，内存不足，OutOfMemoryError: Java heap space等解决方式
eli的博客
09-07 6060
执行hive定时任务，发现有个定时任务报如下错误，Error: Java heap space.解决方式：1.将系统设置的set mapred.max.split.size = 300000000;我们原先的最大分片设置成200000000.降低切片大小，这样的坏处是会产生更多的map去执行。2.将上面集群的heap.size设置的更大些，比如2048（2g）.设置方式如下：当然以上的配置信息，最好都直接写到每个hive定时任务里面即可，不用配置到集群里固定信息，这样能更好地利用集群资源。
Hive运行报错：Java heap space
|银河就这么大|的博客
07-05 2702
后来去hive的环境配置文件hive-env.sh里面（第40行）配置heap大小，这里我配置了2G，重新运行无报错。
Map/Reduce Task JVM 堆大小设置优化
yukangkk的技术博客
06-11 1万+
前一阵子发现用户提交的hive query和hadoop job会导致集群的load非常高，经查看配置，发现很多用户擅自将mapred.child.java.opts设置的非常大，比如-Xmx4096m(我们默认设置是-Xmx1024m),  导致了tasktracker上内存资源耗尽，进而开始不断swap磁盘上数据，load飙升 TaskTracker在spawn一个map/redu
Hive 调优
记录点点滴滴
05-11 1526
Hive 调优 执行计划（Explain） 基本语法 查看执行计划 查看详细执行计划 Fetch抓取 设置成 none 设置成 more 本地模式 HQL 语法优化 小表大表 Join ( MapJoin ) 设置 MapJoin 参数 MapJoin 工作机制 创建表 导入数据 Join 大表 Join 大表 空 KEY 过滤 空key转换 不随机分布空null值 随机分布空 null 值 SMB ( Sort Merge Bucket join ) Group By Count(Distinct) 去重
真正让你明白Hive参数调优系列1：控制map个数与性能调优参数
涤生大数据
11-07 3万+
本系列几章系统地介绍了开发中Hive常见的用户配置属性（有时称为参数，变量或选项），并说明了哪些版本引入了哪些属性，常见有哪些属性的使用，哪些属性可以进行Hive调优，以及如何使用的问题。以及日常Hive开发中如何进行性能调优。 1.Hive有哪些参数，如何查看这些参数 Hive自带的配置属性列表封装在HiveConfJava类中，因此请参阅该HiveConf.java文件以获取Hi...
Hive设置map和reduce的个数
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12-08 2万+
一、控制hive任务中的map数: 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)；
hive在哪里增加堆内存
06-10
新建或编辑`hive-env.sh`文件，设置`HADOOP_HEAPSIZE`参数以增加Hive的JVM堆内存大小。例如： ```bash export HADOOP_HEAPSIZE=4096 ``` 这将把Hadoop进程（包括Hive）的堆内存设置为4GB[^1]。 #### 2. 配置...
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