# Hadoop 关闭推测执行指南
## 1. 简介
在 Hadoop 中，推测执行（Speculative Execution）是一种机制，用来处理任务执行过程中的慢任务。当某个任务执行速度较慢时，Hadoop 会自动启动一个副本任务来与原任务并行执行，以提高任务执行效率。然而，推测执行机制有时会导致一些资源浪费，特别是在一些特殊情况下，例如网络延迟或者磁盘故障。
本文将向你介绍如何关闭
原创
2023-11-21 11:49:59
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作业完成时间取决于最慢的任务完成时间一个作业由若干Map任务和Reduce任务构成,但因硬件老化,软件BUG,某些任务可能运行非常慢典型案例：系统中有 99%的 Map 任务都完成了，只有少数几个 Map 老是进度很慢，完不成，怎么办
原创
2022-02-24 17:55:23
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作业完成时间取决于最慢的任务完成时间一个作业由若干Map任务和Reduce任务构成,但因硬件老化,软件BUG,某些任务可能运行非常慢典型案例：系统中有 99%的 Map 任务都完成了，只有少数几个 Map 老是进度很慢，完不成，怎么办？推测执行机制发现拖后腿的任务,比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度,为拖后腿任务启动一个备份任务,同时运行,谁先运行完,就用谁的结果执行推测...
原创
2021-05-31 18:53:21
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MapReduce 推测执行Hadoop 并不会尝试诊断或者修复执行缓慢的任务，相反，在一个任务运行比预期慢的时候，它会尽量检测，并启动另一个相同的任务作为备份。这就是所谓的任务的 “推测执行”什么是推测执行让我们首先理解一下，什么是 Hadoop 推测执行。在 Hadoop 中，MapReduce 把作业分解成多个任务，为了减少作业的整体运行时间，这些任务会被并行执行，这使得作业的运行时间对运行缓慢的任务很敏感，因为这些运行缓慢的任务会增加作业的整体运行时间。任务执行缓慢可能有多种原因，比如硬
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2021-10-14 16:46:29
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推测执行机制发现拖后腿的任务，比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度。为拖后腿任务启动一个备份任务，同时运行。谁先运行完，则采用谁的结果。推测执行任务的前提条件每个Task只能有一个备份任务当前Job已完成的Task必须不小于0.05（5%）开启推测执行参数设置。mapred-site.xml文件中默认是打开的。不能启动推测执行的情况任务间存在严重的负载倾斜；特殊任务，比如任务向数据库中写数据。推
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2021-01-23 19:29:25
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# Hive推测执行
## 简介
在Hive中，推测执行（Speculative Execution）是一种优化方法，用于提高查询的执行效率。当某个任务正在执行时，如果发现同样的任务在其他节点上也在执行，则可以启动推测执行来并行处理相同的任务，以提高整体的查询速度。
## 流程概览
下表展示了Hive推测执行的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 提交查
原创
2023-09-10 05:45:10
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任务的推测执行sp
原创
2022-09-15 15:36:17
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开篇题外话： 最近在钻研自己写webpack的loader插件等，就由于需要来回操作测试，需要用到很多Npm以及yarn的命令,所以就百度百度，很多情况都还是百度不到，为了不让命令(本人太菜)成为成长路上的绊脚石，所以一气之下将node以及相关的包等删去，从头开始！文章简介：1、安装node2、npm解析3、yarn解析4、npm的未来：npm5.05、yarn/npm 常用命令对比6、淘宝镜像c
Hive 高级应用（三）之 Hive 执行过程实例分析1、Hive 执行过程概述1.1、Hive 操作符列表1.2、Hive 编译器的工作职责1.3、优化器类型2、Join2.1、实现过程2.2、具体实现过程3、Group By3.1、具体实现过程4、Distinct4.1、实现过程5、学习内容 1、Hive 执行过程概述（1）Hive 将 HQL 转换成一组操作符（Operator），比如 G
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2023-08-16 15:56:44
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机器学习算法|基于逻辑回归的分类预测前言本次的内容基于datawhale学习手册，笔记内的主要内容是机器学习算法中逻辑回归相关的内容，使用的模块大致有numpy、pandas、matplotlib、seaborn、sklearn中的LogisticRegression,数据集part1是自己编辑的一些坐标，part2部分主要是使用sklearn中自带的鸢尾花数据(iris)。目标熟悉逻辑回归的基本
1、spark推测执行开启 设置 spark.speculation=true即可 2、spark开启推测执行的好处 推测执行是指对于一个Stage里面运行慢的Task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终
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2018-06-27 14:40:00
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1. 为什么需要推测执行？MapReduce将作业分解成多个任务并行运行的机制，决定了作业运行的总体时间对运行缓慢的任务比较敏感。为了尽量避免运行缓慢的任务对作业运行时间“托后腿”的情况，需要启动作业的推测执行。2. 什么是推测执行？在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度
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2023-07-13 15:48:46
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Hadoop的作者是Doug Cutting，同时他也是Lucene、Nutch等项目的发起人。Hadoop是项目的总称，主要是由HDFS和MapReduce组成。HDFS根据Google File System(GFS)，MapReduce是Google MapReduce的相关论文进行的开源实现。Hadoop让多机并行运算变为可能，让大量设备的存储和运算如同在单机操作一样。这可以使软件开发工程
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2023-07-14 09:52:51
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hive开启推测执行: mapred.map.tasks.speculative.execution=truemapred.reduce.tasks.speculative.execution=truehive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true; hive关闭推测执行: http://ww...
原创
2023-04-21 00:31:00
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一，调优基础 ：1 ，连接暗示 ：需求 ： 让 join 发生在 map 端sql ：select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.*
from customers a left outer join orders b
on a.id=b.cid;2 ，hive 执行计划hql 在执行的时候，是转化成了什么样的 mr 去执行的。3 ，查看执行计划 ： expla
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2023-09-05 15:24:40
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一 speculative简介在spark作业运行中，一个spark作业会构成一个DAG调度图，一个DAG又切分成多个stage，一个stage由多个Task组成，一个stage里面的不同task的执行时间可能不一样，有的task很快就执行完成了，而有的可能执行很长一段时间也没有完成。造成这种情况的原因可能是集群内机器的配置性能不同、网络波动、或者是由于数据倾斜引起的。而推测
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2023-12-15 10:09:31
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# Hive失败很久才执行推测
在数据仓库和大数据处理的领域，Apache Hive作为一种用于数据分析的工具，得到了广泛的应用。Hive可以将结构化数据转化为表格形式，从而使得分析操作可以通过SQL-like查询来完成。然而，在一些情况下，Hive查询的执行过程会因为多种原因失败，导致用户等待很长时间才能得知错误的具体原因。本文将探讨Hive失败的可能原因，并提供一些代码示例和解决方案，帮助用
目录10.SparkMLlib协同过滤推荐算法10.1 协同过滤推荐算法10.2 算法源码分析10.3 应用实战10.3.1 数据说明10.3.2 代码详解 10.SparkMLlib协同过滤推荐算法10.1 协同过滤推荐算法协同过滤算法是一种经典的推荐算法，推荐算法的基础是计算两个对象之间的相关度，其有两种实现形式：基于用户的推荐和基于物品的推荐。 基于用户的推荐思想是基于用户对某项物品的喜好
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2023-12-30 07:39:26
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Spark 推测执行是一种优化技术。在Spark中，可以通过推测执行，即Speculative Execution，来识别并在其他节点的Executor上重启某些运行缓慢的Task，并行处理同样的数据,谁先完成就用谁的结果，并将另一个未完成的Task Kill掉，从而加快Task处理速度。适用于某些Spark任务中部分Task被hang住或运行缓慢，从而拖慢了整个任务运行速度的场景。注意:不是所有
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2023-11-06 14:18:04
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101-压缩存储-优化：执行计划（Explain）1）基本语法EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query（2）查看详细执行计划hive (default)> explain extended select * from emp;hive (default)> explain extended select deptno,
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2023-09-20 04:40:02
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