Hive优化系列之Map与Reduce数量选择

最新推荐文章于 2025-06-26 16:55:52 发布
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本文探讨了Hive中MapTask和ReduceTask的数量选择优化，包括MapTask的数量由输入文件大小和分片尺寸决定，以及如何通过合并小文件、调整参数来优化。同时介绍了ReduceTask的数量对性能的影响，以及如何根据数据量和集群资源手动调整reduce任务数，以提高Hive查询效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

注意，以下操作都是针对非分桶表

map数量

  • 算法
    • MapTask的个数=输入文件总大小/分片尺寸，个人理解就是输出的文件数量
      • 原因：系统对输入的源文件依照Block的尺寸分片，并在执行Job时安排一个Map Task处理一个Block的
    • 或者由mapred.map.task数量决定，但是如果这个参数不合理的话，会失效
    • 小文件不分片
    • 压缩文件无法被切分
  • 优化建议
    • 优化原因
      • map数量过少则导致并发度减小，job过长；若大量作业，则会堵塞
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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
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Hive中map、reduce数量如何调整
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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，
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03-06 738
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FZ的博客
03-10 540
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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.
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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
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