控制Hive中Map和reduce的数量Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。除了要控制Hive生成的Job的数量，也要控制map和reduce的数量。1、 map的数量，通常情况下和split的大小有关系，之前写的一篇blog“map和reduce的数量是如何定义的”有描述。h
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2023-08-18 22:26:42
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MapReduceMapReduce原理非常重要，hive与spark都是基于MR原理MapReduce采用多进程，方便对每个任务资源控制和调配，但是进程消耗更多的启动时间，因此MR时效性不高。适合批量，高吞吐的数据处理。Spark采用的是多线程模型。MapReduce执行流程Map过程map函数开始产生输出时，并不是直接将数据写到磁盘，它利用缓冲的方式写到内存。每个map任务都有一个环形内存缓冲
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2023-06-29 20:56:15
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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
原创
2015-05-04 15:02:32
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Hive优化MapJoin 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成Join，容易发生数据倾斜，可以用MapReduce把小表全部加载到内存，在map端进行join，避免reduce处理行列过滤 列处理：在select中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用select * 行处理：在
一、Map阶段的优化（Mapphase）1. Map数的计算公式为： num_Map_tasks=max[${Mapred.min.spilt.size},min(${dfs.block.size},${Mapred.max.split.size})]Mapred.min.spilt.size指的是数据的最小分割单元大小（默认为1B）Mapred.max.split.size指的是数据的
数据倾斜产生的原因数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类Hive倾斜之group by聚合倾斜原因：
分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久；对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多，其他的数据类型特别少。当按照类型进行group by的时候，会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合，而当其中每一组的数据
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2023-08-18 22:26:37
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1.是参数优化A .把 hive.fetch.task.conversion 设置成 more，然后执行查询语句的时候就不会走mr,不走mr的话执行效率会提高很多的。比如说select*from表，或者select *from表limit=5等等B .数据量非常小的情况下我们可以让他走本地模式，set hive.exec.mode.local.auto=true; 这样的话可以让通过本地模式在单
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2023-09-08 11:46:44
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设想一个海量数据场景下的wordcount需求：单机版：内存受限，磁盘受限，运算能力受限分布式：1、文件分布式存储（HDFS）2、运算逻辑需要至少分成2个阶段（一个阶段独立并发，一个阶段汇聚）3、运算程序如何分发4、程序如何分配运算任务（切片）5、两阶段的程序如何启动？如何协调？整个程序运行过程中的监控？容错？重试？ mapreduce 核心机制 M
因为Hive底层就是MR,所以问题实际是MR如何确定map数量和reduce数量.map数量map数量 逻辑如下map数量=split数量split数量=文件大小/split sizesplitszie=Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))如果不改,用默认值的话,split size就是128M. 默认参数如下hive> set ma
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2023-07-04 14:46:40
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一、合理设置Map数map任务数主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小。复杂文件增加Map数： 当input的文件比较大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。小文件进行合并： 如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件都会被当做一个块，用一个map任
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2023-09-26 14:58:54
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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
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2017-02-20 13:02:00
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hive数据倾斜产⽣的原因数据倾斜的原因很⼤部分是join倾斜和聚合倾斜两⼤类⼀、Hive倾斜之group by聚合倾斜原因： 分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久； 对⼀些类型统计的时候某种类型的数据量特别多，其他的数据类型特别少。当按照类型进⾏group by的时候，会将相同的group by字 段的reduce任务需要的数据拉取到同⼀个节点进⾏聚合，⽽当
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2023-07-06 22:00:22
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map/reduce数量的多少是如何决定的？input目录下文件的大小和数量决定map任务的数量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个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）
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2023-05-23 14:42:04
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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)
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2023-07-12 09:58:21
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## 科普文章：Hive Map 取数
在大数据处理中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它提供了类似于 SQL 的查询语言，用于对存储在其上的数据进行查询和分析。在 Hive 中，我们经常会用到 Map 函数来对数据进行处理和转换。本文将介绍如何使用 Hive Map 取数的方式。
### 什么是 Hive Map 函数？
在 Hive 中，Map 函数是一种用于对数据进行处理的函数。它
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
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2023-09-20 06:33:39
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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78
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2022-01-04 15:30:43
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文章目录一、如何调整任务map数量1、FileInputFormat的实现逻辑介绍1.1 getSplits方法实现2、CombineFileInputFormat的实现逻辑介绍2.1 getSplits方法实现3、HiveInputFormat 的实现逻辑介绍4、CombineHiveInputFormat的实现逻辑介绍5、map数量调整总结二、如何调整任务reduce数量三、关于map ta
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2023-08-30 11:44:03
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## 使用Hive SQL进行Map数计算流程
本文将介绍如何使用Hive SQL进行Map数计算的流程，帮助刚入行的开发者快速学习并掌握相关知识。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建数据表]
B --> C[加载数据]
C --> D[执行Map数计算]
D --> E[展示结果]
E -->
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
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2023-08-18 22:25:43
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