hive 设置多个reduce

最新推荐文章于 2024-01-16 15:39:40 发布
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分类专栏： 大数据开发 hadoop

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Hive中Map和Reduce阶段的分工
2401_83088008的博客
04-23 624
在Hive查询执行过程中，Map和Reduce阶段有明确的分工，但实际情况要复杂一些。
数仓工具—Hive进阶之优化reduce任务数量(10)
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11-10 7万+
优化 reduce 任务数量 前面我们介绍过了，如何控制map 的数量，以及为什么要控制map 的数量，具体可以参考前面的文章，Hive进阶之优化map任务数量,最终我们得到了一个结论，那就是使大数据量利用合适的map数；使单个map任务处理合适的数据量，这个就可以作为我们调节map 任务数的原则。 今天我们看一下如何优化 reduce 任务数量 为什么要控制reduce 数量 其实为什么要控制reduce 数量和为什么要控制map 数量是一样的，reduce 数量太少，每个reducer 处理的数据太多就
关于hive中的reduce个数的设置。
weixin_30344795的博客
08-06 254
我们都知道在进行hive的查询的时候，设置合理的reduce个数能够使计算的速度加快。 具体的提高速度的方法有下面这些： (1)　　　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.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999） 我们公...
hive reduce资源数过多导致集群内资源堵塞方案解决
brtghtrd的专栏
09-05 836
我们先看一看map中对reduce个数产生影响的两个参数 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.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999） hive计算reducer数的公式很简单N=min(参数2，总输入数据量/参数1) ,即如果reduce的输...
hive reduce任务太多问题
JavaShooter的专栏
12-19 894
最近有几个处理大数据的计算，占用reduce为999，直接占满slot，导致其它任务无法够取资源。 现在尝试修改           hive.exec.reducers.max         27         max number of reducers will be used. If the one                    specified in the c
HIVE优化之map和reduce数量
weixin_44139651的博客
01-16 1683
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中map和reduce数量的问题
maomao_dreamhigh的博客
12-10 876
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个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数。 b) 假设input目录下有3个文
HIVE中MAP和REDUCE数量
Miracle.Zhao的博客
04-30 2994
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中map与reduce数量控制
qq_36998916的博客
03-17 1422
1. 控制hive任务中的map数和reduce数 map数量 1.多少map数量合适: 遵循两个原则： 使大数据量利用合适的map数；使单个map任务处理合适的数据量； 2.主要决定因素: hdfs block-- input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(默认128M) InputFormat在默认情况下会根据hadoop集群的DFS块大小进行分 片，每一个分片会由一个map任务来进行处理，当然用户还是可以通过参数mapred.min.split.size参数在作业提交客户端
hive-sql-map和reduce数量设置及决定因素
ruijungao的博客
10-25 1120
hive-sql-map和reduce数量设置及决定因素
hive长尾优化
没有合适的昵称
10-28 1194
背景 在刚使用hive的过程中，碰到过很多问题，任务经常需要运行7,8个小时甚至更久，在此记录一下这个过程中，我的一些收获 join长尾 背景 SQL在Join执行阶段会将Join Key相同的数据分发到同一个执行Instance上处理。如果某个Key上的数据量比较多，会导致该Instance执行时间比其他Instance执行时间长。其表现为：执行日志中该Join Task的大部分Instance都已执行完成，但少数几个Instance一直处于执行中，这种现象称之为长尾 长尾类别&优化方法 小表长尾
hive实现设置reduce个数的方法
张伟的专栏
06-10 9668
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 中reduce个数设定
u011250186的博客
04-22 2533
hive 中reduce个数设定
Hive 如何合理设置 Map 及 Reduce 数
TRX的博客
04-03 6169
一、概述 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。 2.是不是 map 数越多越好？答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。 3.是不是保证每个 map 处理接近 12
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
多个MapReduce之间的嵌套
yanzhelee
07-13 6557
多个MapReduce之间的嵌套在很多实际工作中，单个MR不能满足逻辑需求，而是需要多个MR之间的相互嵌套。很多场景下，一个MR的输入依赖于另一个MR的输出。结合案例实现一下两个MR的嵌套。 Tip：如果只关心多个MR嵌套的实现，可以直接跳到下面《多个MR嵌套源码》章节查看案例描述根据log日志计算log中不同的IP地址数量是多少。测试数据如下图所示： 该日志中每个字段都是用Tab建分割的。
MapReduce Map数 reduce数设置
Royce Wang专栏
08-09 3万+
JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的情况下，针对每个文件会按照min (t
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 sql中map reduce流程
最新发布
03-21
好的，我现在需要帮助用户了解Hive SQL中MapReduce的工作流程。首先，根据用户提供的参考引用，我需要整合这些信息，...3. **合理设置分区数**：通过`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer`控制Reduce任务数量。 ---
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