第一步： 1.当输入文件超过mapred.max.split.size大小时，以Math.max(minSize,Math,min(maxSize,blockSize))为单位（以他的倍数）切分成不大于mapred.max.split.size大小的split分片。其余的生成碎片文件如果大于nodeSize就生成split，否则待处理 2.当输入文件小于mapred.min.split.size大
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2023-09-04 16:56:50
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# 如何在 Hive on Spark 中增加 Map Task 的数量
在大数据处理的场景中，对于 Hive on Spark 任务，适当增加 Map Task 的数量可以有效提升性能。但对于刚入行的小白来说，理解这个过程可能会有些难度。本文将为你提供一个清晰的流程，以及每一步所需的代码和解释，帮助你掌握如何增加 Hive on Spark 中的 Map Task 数量。
## 整体流程
Hive on Tez中map和reduce阶段task的划分在SQL调优和跑批中比较重要，在调优时我们会遇到maptask分配个数不合理（太少或太多），map 各task运行时间存在倾斜等相关问题。 难点在于说Tez引擎有自己的map Task划分
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2023-10-05 19:27:01
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总结一下工作中常用的hive调优策略目录1. Fetch抓取2. 小表Join大表（mapjoin的原理）3. 大表Join大表（0）前提：配置历史服务器（1）空key过滤（2）空key转换（将空值key转换为其他随机数，避免数据倾斜）4. Group By发生数据倾斜5. Count（distinct key）对key去重后求总行数6. 行列过滤（分区过滤，先where再join嵌套子查询）7.
# 实现Hive Task Speculation
## 简介
在Hive中，Task Speculation是一种优化机制，它会在任务执行时间过长时，启动一个备份任务，以提高整体性能。本文将介绍如何在Hive中实现Task Speculation，并向初学者展示整个流程和操作步骤。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习Hiv
这几天于遇到一个略诡异的CASE：线上报警一个MR Job的一个MAP TASK使用的物理内存过大，仔细一看超过了Xmx=1.3GB，而物理内存消耗到1.7GB，第一反应是不是遇到JVM内存泄露了.先对MAP TASK做个dump分析：发现实际JVM使用不到300MB，算上Perm（MaxPermSize=128MB），那其余的1.XGB的内存是哪里来的呢？想到了non-heap memoryle
原创
2013-11-12 02:49:55
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“ 对于使用RTOS进行项目开发的朋友可能会有这样的疑惑，我创建的任务到底需要多大的堆栈空间才够呢？其实，除了使用RTOS开发，就是使用裸机进行开发的朋友同样也会遇到类似的问题，有些地方需要很大的堆栈，对系统堆栈的分配就有必要知道其大小，如果分配不充分，很有可能导致内存溢出。之前就有小伙伴问：我的代码经常运行到“HardFault_Handler”、 “MemManage_Handler”异常中断
# Hive Reducer Task 数量
## 概述
在Hive中，Reducer任务是作为MapReduce框架的一部分来执行的。Reducer任务的数量对于Hive查询的性能和效率起着重要的作用。本文将介绍Hive中Reducer任务的数量以及如何设置它们来优化查询性能。
## Reducer任务的作用
在Hive中，查询语句被编译成一系列的Map和Reduce任务。Map任务负责将输
# Hive设置Task个数的科普文章
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对存储在Hadoop集群中的大数据进行查询和管理。在Hive中，任务的执行是通过MapReduce任务来完成的。MapReduce任务的执行效率直接影响到Hive查询的性能。本文将介绍如何设置Hive的Task个数，以提高查询性能。
## 1. 理解Hive中的Task
在Hive中，一个查询可能被分解
你想要什么？你在做什么？它们一样吗？你今天比昨天更好吗？ 文章目录一、简介二、架构1 Hive语句的执行过程2 元数据的三种模式三、客户端命令行工具Hive CliBeeline Cli四、数据类型基本数据类型复合数据类型五、语法1 DDL1.1 Create/Drop/Alter/Use Database1.1.1 Create Database1.1.2 Use Database1.1.3 D
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2020-01-12 19:09:00
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什么是MapJoin?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。 MapJoin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
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2023-08-24 18:58:37
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1、UDTF之explode函数explode(array)将array列表里的每个元素生成一行； explode(map)将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列； 一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。explode函数单数使用 select explode(array(11,22,33)) as ite
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2023-08-18 22:35:24
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上篇我刚刚学习完。Spilt的过程，还算比較简单的了，接下来学习的就是Map操作的过程了，Map和Reduce一样。是整个MapReduce的重要内容，所以。这一篇，我会好好的讲讲里面的内部实现过程。首先要说，MapTask。分为4种，可能这一点上有人就可能知道了，各自是Job-setup Task
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2017-08-20 20:37:00
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1）删除分区表里面的某个分区防止一天跑两遍数据的时候，insert into会倒入二倍的数据的情况Alter table lirui_a drop if exists partition(dt =’”””+yesterday+”””’)----------------------------------------------------------2）hive sql 分析数据的命令Analyz
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
1. 决定map的数据的决定因素有: 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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2023-06-02 21:07:58
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一、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。
除了要控制数据量和Hive生成的Job的数量外，也要根据实际情况调节map和reduce的数量。
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2023-07-17 22:55:43
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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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1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结构复杂的数据估计很难处理。小结：业务比较复杂的，
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2023-08-18 22:59:57
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