hive 设置map端内存

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。

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

Hive中,可以通过调整几个关键参数来控制Map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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