Hive设置map堆大小

最新推荐文章于 2024-04-13 20:49:38 发布
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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调优之map&reduce数目
进击的数据小白
12-09 910
map数目确定方法 Map数目的划分是由输入文件大小，个数等因素决定的，另外不同的文件输入格式切分map数目的方法也是不一样的，我们来看下Hive使用的两种输入格式的Map数目确定方法。 HiveInputFormat MapTask的数目主要有： 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)，控制这些变量的参数如下: set hive.input.format=org.apa
HIVE小文件合并(Map输入端、Map/Reduce输出端合并)
Mr.pan felix的专栏
07-25 3229
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，如果满足要求就会另外启动一个map-only job 或者mapred job来完成合并 参数解释 hi.
hive 内存溢出 hive设置内存大小
qq_51867867的博客
09-19 2394
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
12-25 597
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 ...
mapreduce调优java代码_MapReduce内存调优
weixin_36448245的博客
02-17 1058
内存调优Hadoop处理数据时，出现内存溢出的处理方法？(内存调优)1、Mapper/Reducer阶段JVM内存溢出(一般都是堆)1)JVM堆(Heap)内存溢出：堆内存不足时，一般会抛出如下异常：第一种：“java.lang.OutOfMemoryError:” GC overhead limit exceeded；第二种：“Error: Java heapspace”异常信息；第三种：“ru...
Hive调优之计算资源配置(一）
weixin_44318460的博客
09-21 3808
hive调优
Hive执行计划之只有map阶段SQL性能分析和解读
鲁边的博客
06-13 777
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的map阶段如何调优
最新发布
11-24
- 引用[3]提到了一些参数设置，虽然主要是关于桶优化的，但其中hive.input.format的设置也可能影响Map阶段。 - 引用[4]提到索引（已废弃）和ORC索引，这涉及到文件格式和读取效率，与Map阶段读取数据有关。 因此...
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 1447
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调优参数总结
cuichunchi的博客
02-17 1767
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_${v_date}; ##job优先级 se.
hive程序报错OOM，内存不足，OutOfMemoryError: Java heap space等解决方式
eli的博客
09-07 6195
执行hive定时任务，发现有个定时任务报如下错误，Error: Java heap space.解决方式：1.将系统设置的set mapred.max.split.size = 300000000;我们原先的最大分片设置成200000000.降低切片大小，这样的坏处是会产生更多的map去执行。2.将上面集群的heap.size设置的更大些，比如2048（2g）.设置方式如下：当然以上的配置信息，最好都直接写到每个hive定时任务里面即可，不用配置到集群里固定信息，这样能更好地利用集群资源。
如何有效调整HiveServer2进程的JVM堆内存大小？
宝罗Paul 的博客
09-27 1万+
HiveServer2在以下简称HS2 [hadoop@tony_hdp_01 bin]$ pwd ${HIVE_HOME}/bin [hadoop@tony_hdp_01 bin]$ ll total 40 -rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 881 Nov 10 2017 beeline drwxrwxr-x 3 hadoop hadoop 4096 Mar 6 20...
Hive运行报错：Java heap space
|银河就这么大|的博客
07-05 2718
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。
hive 入门 配置堆内存 (八)
weixin_43205308的博客
04-11 665
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--小文件问题
qq_46893497的博客
10-07 1976
@TOC 小文件如何产生 hive的底层存储是HDFS，默认的块大小是128M，通常小于默认块大小，HDFS默认也算一个block, 所以产生小文件主要有以下几种： 1、数据源本身就包含有大量的小文件。 2、使用spark/flink实时写hive时，根据业务的时间窗口（10s，20s）落地hive表，产生很多小文件。 3、采用动态分区也会产生很多小文件。 4、reduce的个数输出。默认reduce个数和落地hive文件个数一样。 小文件带来的影响 1、从Hive的角度看，小文件会开很多map
Map/Reduce Task JVM 堆大小设置优化
热门推荐
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
13.107.最全的Hive 优化方案汇总：临时参数的作用域、切分大文件、合并小文件、设置 Map 和 Reduce 的内存大小、设置 Map 和 Reduce 的堆大小设置 等
涂作权的博客
08-31 1536
13.107.最全的Hive 优化方案汇总：1.1.8. 临时参数的作用域：1.1.10.切分大文件1.1.11.合并小文件1.1.12.设置 Map 和 Reduce 的内存大小1.1.13.设置 Map 和 Reduce 的堆大小设置1.1.14.开启Combiner功能：在map端预聚合1.1.15.拓扑图，优化并行执行1.1.16. 万能方法1：一个MR，拆成多个（即纵向拆分），为了降低数据倾斜的压力。【比较少用】
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