1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
1、合理设置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： 1）input 的文件总个数 2）input 的文件大小 3）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
reduce和reduceByKey的区别reduce和reduceByKey是spark中使用地非常频繁的，在字数统计中，可以看到reduceByKey的经典使用。那么reduce和reduceBykey的区别在哪呢？reduce处理数据时有着一对一的特性，而reduceByKey则有着多对一的特性。比如reduce中会把数据集合中每一个元素都处理一次，并且每一个元素都对应着一个输出。而redu
1. 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
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2023-07-20 22:08:19
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# 如何设置SparkSQL的reduce个数参数
## 一、流程概览
为了实现SparkSQL设置reduce个数的参数，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession实例 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 执行SQL操作 |
| 4 | 设置reduce个数参数 |
| 5 | 将结果写入目标 |
## 二
目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
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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
原创
2022-10-30 10:15:43
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写在前面：1个hadoop集群 可以提供的map和reduce资源（可称为“插槽”）个数是 固定的。因此如果某个大job消耗完所有的插槽，会导致 其他job无法执行。故，有必要设置 hive.exec.reducers.max来组织某个查询消耗太多的资源。1）计算reducer个数。 hive时按照 输入的数据量大小 来确定reducer个数的。 举例：情况1:当输入表的大小可以确定时。 hive
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2023-07-12 21:30:29
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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setdfs.block.
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2023-07-20 22:09:44
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一、MapReduce的概念MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对
阅读本文可以带着下面问题：1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？3.一个task的map数量由谁来决定？4.一个task的reduce数量由谁来决定？一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.
# SparkSQL 调整 Reduce 个数
在处理大数据时，Spark 是一种极其流行的分布式计算框架，而 SparkSQL 是其重要组成部分之一。SparkSQL 使用户能够使用 SQL 语法来处理大数据集，充分利用大数据的能力。然而，为了优化性能，合理调整 Reduce 的个数至关重要。本文将详细介绍如何通过 SparkSQL 调整 Reduce 个数，并提供相关代码示例和配图说明。
1. 基础知识Hadoop实现了一个特殊的计算模型，即MapReduceMapReduce可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上，从而降低成本并提供水平可伸缩性MapReduce模型下，是一个成为Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式文件系统Hive提供一个称为Hive查询语言（HiveQL或HQL）的SQL方言，用来查询Hadoop集群中的数据Hiv
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2023-09-04 11:06:11
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hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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# 实现Hive Reduce计算个数
## 1. 整体流程
首先我们需要明确整个流程，下面是实现Hive Reduce计算个数的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建临时表 |
| 2 | 使用group by聚合数据 |
| 3 | 使用count函数计算个数 |
| 4 | 使用reduce操作 |
## 2. 执行步骤
### 步骤 1：
1. 调整reduce个数(方式1)-- 每个reduce处理的数据量(默认为256M)
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
-- 每个job允许最大的reduce个数
set hive.exec.reducers.max=1009;-- 计算reduce个数公式
reduce个数=min(参数2,总输入数量/参数1)
注意 :
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2023-06-12 20:58:50
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map的个数在map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的分为8个split。2
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2022-12-28 15:08:08
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-09-01 08:20:07
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
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2023-09-20 07:14:30
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Hive怎样决定reducer个数？
Hadoop MapReduce程序中，reducer个数的设定极大影响执行效率 ，这使得Hive怎样决定reducer个数成为一个关键问题。遗憾的是Hive的估计机制很弱，不指定reducer个数的情况下，Hive会猜测确定一个reducer个数，基于以下两个设定：
1. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（默认
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2011-07-04 15:00:53
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