Hive自己如何确定reduce数和map数

本文介绍了Hive如何确定Reduce任务的数量及其对执行效率的影响。基于输入数据量和配置参数,详细解析了Reduce数量的计算公式,并举例说明。

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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);

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.reducers.max(每个任务最大的reduce数,默认为999)
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的输入(map的输出)总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务; 如:select pt,count(1)
from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’ group by pt;
/group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04
总大小为9G多,因此这句有10个red

uc

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