最近在做要执行很复杂的sql.然后在文件输出的时候出现了一堆小文件：为啥要对小文件进行合并一句话总结为：文件数目过多，增加namenode的压力。因为每一个文件的元数据信息都是存在namenode上面的。所以要减少小文件的数据量。同时也是降低下一个程序处理这些小文件，启动和小文件一样数量的map数。增加jvm的压力。从两方面出发进行控制hive最终的文件大小：（1）从数据的文件大小控制，也就是控制
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2023-09-22 15:05:21
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Hive的MAP数或者说MAPREDUCE的MAP数是由谁来决定的呢？inputsplit size,那么对于每一个inputsplit size是如何计算出来的，这是做MAP数调整的关键.HADOOP给出了Inputformat接口用于描述输入数据的格式，其中一个关键的方法就是getSplits，对输入的数据进行分片.Hive对InputFormat进行了封装：而具体采用的实现是由参数hive.
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2023-08-10 15:23:24
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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
goa
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2023-08-11 12:26:46
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这个参数表示执行前进行小文件合并。 前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m，大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的(包括小文件和分隔大文件剩下的)，进行合并，最终生成了74个块。 如何适当的增加map数？ 当input的文件都很大，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，
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2023-09-08 12:02:46
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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
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2023-08-18 22:27:17
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map数目确定方法Map数目的划分是由输入文件大小，个数等因素决定的，另外不同的文件输入格式切分map数目的方法也是不一样的，我们来看下Hive使用的两种输入格式的Map数目确定方法。HiveInputFormatMapTask的数目主要有： 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
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2023-09-08 12:02:55
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一、hive作业中map个数1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或多个map任务决定因素：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;命令查看设置参数，该参数不能自定义修改）；2.释疑：当文件小于128M，一个文件会生成一个maptask，当文件超过128M，会进行切分。3.map个数越多
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2023-11-03 23:40:36
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# 实现Hive限制Map数量教程
## 概述
在Hive中，可以通过设置参数来限制Map任务的数量，从而优化作业的执行效率。在本文中，我将为你介绍如何实现“Hive限制Map数量”。
## 整体流程
以下是实现“Hive限制Map数量”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 进入Hive命令行 |
| 2 | 设置参数hive.exec.reduc
原创
2024-05-28 06:37:22
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一、控制hive任务中的map数: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)；举例： a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hado
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2023-08-18 22:24:53
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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.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,
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2024-06-01 20:26:09
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一、调整hive作业中的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,那么hadoop会将该文件a分隔成7
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2023-08-07 15:24:19
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目录 Mapmap任务的个数切片与块的关系是不是map数越多越好合理的map数设置如何合并小文件，减少map数？如何适当的增加map数？Reducehive自己如何确定reduce数调整reduce个数方法调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值调整mapred.reduce.tasks参数的值是不是reduce个数越多越好只有一个reduce
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2023-08-24 22:05:34
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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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如何实现“hive left join map数量”
## 1. 流程概述
在Hive中，我们可以使用左连接（left join）来连接两个或多个表。这里的任务是实现“hive left join map数量”，也就是统计左连接时Map任务的数量。下面是实现这个任务的步骤概述：
1. 创建两个表，并向表中插入数据。
2. 使用左连接（left join）将两个表连接起来。
3. 统计左连接时
原创
2024-01-20 08:01:40
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录 前言一、Hive中Map的个数是如何确定的？二、如何修改Map个数？总结 前言Hive是如何将SQL转换成MapReduce的？又是如何运行在不同的的执行引擎如：Mr,Tez,Spark？我们在工作时哪些地方需要进行优化？带着这些问题我们将开展一期实战的性能优化。 一、Hive中Map的个数是如何确定的？原理：默认情况下Map的
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2023-07-14 11:13:28
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hive中如何控制mapper的数量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)；2.是不是map数越多越好，如何减少？ a. 不是越多越好，多了会造成资源的浪费；因为map任务的启动和初始化的时间，远远大于逻辑处理的时间；并且
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2020-05-07 10:07:00
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合理设置
Map
及
Reduce
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。 2
）
是不是
map
数越多越好？ 答案是
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2023-09-08 12:02:40
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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
原创
2024-10-19 08:03:04
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文章目录一、 Hive入门1.1 什么是Hive1.2 Hive架构原理二、 Hive安装2.1 Hive安装地址2.2 Hive安装部署2.2.1 安装Hive2.2.2 启动并使用Hive2.3 配置Hive元数据存储到MySQL2.3.1 配置元数据到MySQL2.3.2 验证元数据是否配置成功2.3.3 查看MySQL中的元数据2.4 Hive服务部署2.4.1 hiveserver2服
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2024-10-18 06:42:05
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Hive 知识重点梳理1. Hive数据倾斜原因 key分布不均匀 业务数据本身的特性 SQL语句造成数据倾斜（示例如下）解决方法1. hive设置如下hive.map.aggr=true 在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR
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2024-03-10 22:36:20
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