hive 设置map端内存

最新推荐文章于 2025-05-28 20:52:27 发布
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分类专栏： hive 文章标签： hive
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangyanhong198707/article/details/52092697
本文介绍了如何设置MapReduce任务的内存限制及Java虚拟机参数，包括map阶段的内存分配和最大堆内存设置。

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

set mapreduce.map.memory.mb=4096;
set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3600m;

hive的数据倾斜解决（Map端、reduce 端 、join中）
someInNeed的博客
06-17 5935
hive的数据倾斜解决（Map端、reduce 端 、join中） lianchaozhao 2020-11-02 15:24:08 667 收藏 4 分类专栏： 工作实践 hive 大数据 文章标签： hive 大数据 版权 hive 的数据倾斜一般我们可以分为 Map倾斜、reduce 倾斜和join 倾斜这几种。 一、Map 倾斜 Map 端是 MR 任务的起始阶段， Map 端的主要功能是从磁盘中将数据读人内存， Map 端的两个主要过程如图所示。 此处复习仪表map 过程 1、客户..
(16)Hive——企业调优经验
爱吃辣条的博客
02-14 1775
Hive——企业调优经验
hive 内存溢出 hive设置内存大小
qq_51867867的博客
09-19 2245
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中的数据倾斜原因及解决方法
最新发布
m0_53042880的博客
05-28 719
数据倾斜表现为数据分布不均导致部分任务执行缓慢。主要原因及解决方案包括：1) 数据类型不一致（统一字段类型）；2) 大量null值（异常值过滤/非异常值随机赋值）；3) 单表group by倾斜（启用map端聚合或增加reduce数量）；4) 多表join倾斜（设置拆分阈值、使用MapJoin或SMB Join）。通过数据均匀分布和参数优化可有效解决倾斜问题。
hive 的map reduce的设置
haramshen的博客
09-20 1346
1.set dos.block.size:查看集群设置的文件大小（该参数不能自定义修改）    134217728L（128兆的意思） 2.map执行前合并小文件，减少map数    set mapred.max.split.size=100000000；表示100M    set mapred.min.split.size.per.node=100000000
hive参数设置
stable_zl的博客
07-16 6498
一、内存设置 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 se
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 1213
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】
【hive】hive针对map、reduce端的内存溢出的一些session配置
Mrerlou的博客
08-05 950
主要是针对Mapreduce的，map端和reduce端的内存溢出做的一些参数优化。可能不是最优，仅供参考： map端内存溢出参数配置参考： set mapreduce.job.queuename=tj; set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 500; set mapred.map.tasks = 20; set mapred.reduce.tasks = -1; set mapred.max.split.size=32000000; set mapred.min.s
hive的map-join原理
CLKTOY的博客
11-08 1205
目录1- Join如何运行2- 使用分布式缓存3- 根据文件大小将Join转换为MapJoin4- Example 1- Join如何运行 首先，让我们讨论一下 Join 如何在Hive中运行。Common Join 操作如图1所示被编译为 MapReduce 任务。Common Join 任务涉及 Map 阶段和 Reduce 阶段。Mapper 从连接表中读取数据并将连接的 key 和连接的 value 键值对输出到中间文件中。Hadoop 在所谓的 shuffle 阶段对这些键值对进行排序和合并。Re
hive的map join
MannerXu的博客
08-30 414
Hive的map join 什么是Map Join? MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。 Map Join的原理？ 即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中进行处理。即同一个Key对应的Value可能存在不同的Map中。这样.
Hive的mapjoin原理与参数说明
xiaozhaoshigedasb的博客
04-01 6071
一、 Map Join原理 Map Join介绍 MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接，map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景。 MapJoin的原理及过程 执行过程如上图： 首先是在...
调整Hive查询临时内存大小的方法
weixin_42326851的博客
01-10 2351
调整Hive查询临时内存大小的方法
hive 设置mapreduce job的内存大小
yj2434的博客
08-17 5413
map 任务内存总大小 set mapreduce.map.memory.mb=2048 map 堆大小 set mapreduce.map.java.opts=-Xmx1024m; set mapreduce.reduce.memory.mb=2500; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx2048m;
Hive中使用MAP JOIN
weixin_34038652的博客
12-16 408
1 概述 若所有表中只有一张小表，那可在最大的表通过Mapper的时候将小表完全放到内存中，Hive可以在map端执行连接过程，称为map-side join，这是因为Hive可以和内存的小表逐一匹配，从而省略掉常规连接所需的reduce过程。即使对于很小的数据集，这个优化也明显地要快于常规的连接操作。其不仅减少了reduce过程，而且有时还可以同时减...
数据分析利器之hive优化十大原则
weixin_34308389的博客
02-17 449
hive之于数据民工，就如同锄头之于农民伯伯。hive用的好，才能从地里（数据库）里挖出更多的数据来。 用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。 hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。今天不谈其它，就来说说关于hive，个人的一点心得。 一. 表连接优化 ...
Hive参数调整详细
someInNeed的博客
11-08 2514
--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中提高代码运行效率的参数配置及代码优化
数据小白的进阶之路
09-06 2426
今天整理下平时hive中用以提高代码运行效率的几个参数，和大家分享一下： 1、set mapreduce.map.memory.mb=5120;       此参数是设置每个map使用内存的大小，默认1024M，这个参数是控制map数量的关键参数。如果需要处理的文件较多或             较大时，则分开处理效率会较快，如果文件较少或较小时会造成map资源的浪费。 2、set mapr...
hive配置优化及其详解
weixin_42474635的博客
09-26 637
hive配置优化及其详解
Hive sql在执行时如何优化？
科小勒的博客
07-10 565
hive sql优化
Hive中调整map端数据处理大小方法
11-10
在Hive中，可以通过调整几个关键参数来控制Map端的数据处理大小，以减少磁盘I/O和带宽消耗。这里有几种方法： 1. **临时参数设置**: - 使用命令行临时设置：`set hive.map.aggr=true;` 这将在当前会话中启用map阶段的聚合。另外，尽管未在正式文档中确认，但也有尝试过的临时设置 `set mapreduce.combiner.run.only.once=true;`，这可能导致map阶段只运行一次。 2. **配置文件修改**: - 在`mapreduce.combiner.run.only.once`属性中设置为`true`。在Hive的配置文件中添加如下行： ```xml <property> <name>mapreduce.combiner.run.only.once</name> <value>true</value> </property> ``` 这样会在启动时应用该设置。 3. **具体参数调整**: - `hive.map.aggr`：此参数表示是否在map阶段进行聚合，默认为`true`。你可以根据具体情况决定是否在map阶段就开始聚合数据。 - `hive.groupby.mapaggr.checkinterval`：设置了在map阶段开始聚合操作的数量阈值，比如`100000`。 - `hive.map.aggr.hash.min.reduction`：这是一个比例阈值，当聚合后的数据量与初始数量的比例大于0.5时，停止进一步的聚合，防止过度计算。 通过调整这些参数，可以根据实际数据规模和性能需求，找到合适的平衡点，避免不必要的资源消耗。然而，要注意在生产环境中可能需要根据实际情况微调这些值，因为设置得过高可能会增加内存压力，而过低则可能导致数据倾斜问题。
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