Hive设置map堆大小

最新推荐文章于 2024-09-12 14:48:16 发布
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set mapreduce . map . java . opts =- Xmx2048m ;
liuwenchn
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Hive参数调整详细
someInNeed的博客
11-08 2506
--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.
hive 内存溢出 hive设置内存大小
qq_51867867的博客
09-19 2154
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
12-25 569
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调优之map&reduce数目
进击的数据小白
12-09 871
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调优参数总结
cuichunchi的博客
02-17 1708
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_${v_date}; ##job优先级 se.
如何有效调整HiveServer2进程的JVM堆内存大小？
宝罗Paul 的博客
09-27 1万+
HiveServer2在以下简称HS2 [hadoop@tony_hdp_01 bin]$ 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
06-13 727
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 1175
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
07-17 718
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
【jvm】记一次hive堆heap内存溢出的排查
lisacumt的专栏
09-12 1297
记一次hive堆heap内存溢出的排查
Hive 调优
记录点点滴滴
05-11 1511
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
Hive设置map和reduce的个数
B11050101的博客
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实战系列调优之调整Map个数
qq_30003943的博客
10-30 5644
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 Hive是如何将SQL转换成MapReduce的？又是如何运行在不同的的执行引擎如：Mr,Tez,Spark？我们在工作时哪些地方需要进行优化？带着这些问题我们将开展一期实战的性能优化。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、Hive中Map的个数是如何确定的？ 原理： 默认情况下Map的个数
HIVE 内存溢出常见问题
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yisun123456的博客
08-01 3万+
MapReduce作业运行过程中内存溢出错误分类 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优化【增加执行的map数,reduce数】
cajeep2001的专栏
07-30 8230
hive中的启动的map数据量，以及reduce的数据量，都是由系统给控制的，一般来说，map的数据量是由文件的个数，以及文件量的大小所决定。如果你的文件很多，那么每个文件必然会启动一个map进行处理，或者你的文件非常大，是hdfs中block_size的N倍，那么就会分成N个文件，同样会启动N个map进行处理。而reduce的数据量则是根据你的key多少来决定的，一旦你的map生成的key非常多
Hive任务优化--控制hive任务中的map数和reduce数
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如何确定map数量和reduce数量?
鸭梨的博客
11-29 3888
因为Hive底层就是MR,所以问题实际是MR如何确定map数量和reduce数量. map数量 map数量 逻辑如下 map数量=split数量 split数量=文件大小/split size splitszie=Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) 文件大小是固定的,所以关键是split size的确定,split size一般和块大小一样的,如果不设置的话,就是128M 举个例子 a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,
Hive中如何确定map数
好读书，每有会意，便欣然忘食。
04-12 9542
Hive 是基于 Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sq l语句转换为 MapReduce 任务进行运行。当运行一个 hql 语句的时候，map 数是如何计算出来的呢？有哪些方法可以调整 map 数呢？ 本文测试集群版本：cdh-4.3.0 。 hive 默认的 input format 在 cdh-4.3.0
hive在哪里增加堆内存
最新发布
06-10
### 如何在Hive中增加Java堆内存设置 在Hive中，Java堆内存的设置对于处理大规模数据和复杂查询至关重要。如果默认的JVM堆内存（256M）不足以支持复杂的SQL查询，可以通过以下方法调整相关参数以增加堆内存。 #### 1. 调整HADOOP_HEAPSIZE参数 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MapReduce任务的内存设置 通过调整`mapreduce.map.memory.mb`、`mapreduce.reduce.memory.mb`以及相关的JVM选项来优化MapReduce任务的内存分配。以下是一个示例配置： ```sql set mapreduce.map.memory.mb=4096; -- 每个Map Task需要的内存量 set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3276M; -- 每个Map Task 的JVM最大使用内存 set mapreduce.reduce.memory.mb=4096; -- 每个Reduce Task需要的内存量 set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3276M; -- 每个Reduce Task 的JVM最大使用内存 set mapred.child.java.opts=-Xms1024M -Xmx3584M; -- 全局参数，适用于Map和Reduce任务 ``` 上述配置将每个Map和Reduce任务的内存设置为4GB，并限制JVM的最大堆内存为约3.2GB[^3]。 #### 3. 使用Tez引擎时的内存配置 如果Hive使用Tez作为执行引擎，可以调整`hive.tez.container.size`参数来增加Tez容器的内存大小。例如： ```sql set hive.tez.container.size=3072; -- 设置Tez容器的内存大小为3GB ``` 此配置适用于运行高级操作时内存不足的情况[^4]。 #### 4. 监控与优化内存使用 当遇到`java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`错误时，除了增加堆内存外，还可以通过优化应用的内存使用来解决问题。例如减少不必要的内存占用或优化数据结构[^2]。 --- ### 示例代码 以下是一个完整的配置示例，用于增加Hive的Java堆内存： ```sql -- 设置MapReduce任务的内存参数 set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3276M; set mapreduce.reduce.memory.mb=4096; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3276M; set mapred.child.java.opts=-Xms1024M -Xmx3584M; -- 如果使用Tez引擎 set hive.execution.engine=tez; set hive.tez.container.size=3072; -- 新建或编辑hive-env.sh文件 export HADOOP_HEAPSIZE=4096 ``` ---
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