笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。一、Hive Common Join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.整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。Map
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2023-07-12 09:58:40
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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.&
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2024-06-18 08:06:27
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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,那么hadoop会将该文件a分隔
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2024-08-03 20:04:18
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1 什么是MapReduce？ Map本意可以理解为地图，映射（面向对象语言都有Map集合），这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思，这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。2 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的，MapReduce的编程模型的原理是：利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/va
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2023-12-27 20:18:42
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1.数据倾斜原理 1.1 MapReduce原理 MapReduce分为Map、Shuffle、Reduce三个阶段： 1， Map阶段完成数据分割(Split)和单Map内数合并与排序： 经过map方法后，map的输出映射为key,value，key,value会参与分区计算，拿着key算出分区号(根据key的hash值，对reduce个数取余)，最终map输出key,value,分区(part
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2023-07-12 11:54:00
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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 ...
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2021-10-05 14:42:00
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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。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map/redu
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2023-11-29 12:18:43
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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
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2023-09-20 06:33:39
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Hive优化一、Hive任务创建文件数优化1.1 Map端文件合并减少Map任务数量一般来说，HDFS的默认文件块大小是128M，如果在Hive执行任务时，发现Map端的任务过多，且执行时间多数不超过一分钟，建议通过参数，划分(split)文件的大小，合并小文件。如：set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInpu
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2023-09-20 06:32:51
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Map-Reduce简介map-reduce是hadoop中第二个核心，用于对hdfs中的文件做映射-归集处理。map阶段可以将文件中的数据以行的方式读取出来处理成想要的基本数据类型或者自定义数据类型，生成key-value到文件中，reduce阶段拿到已做过分组的key-value(多值)，然后可以对value循环做分组操作。灵活的使用key可以完成非常强大的功能。适合处理离线大批量数据
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2024-04-19 13:34:40
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汝之观览，吾之幸也！本文主要讲解Hive的基本概念与架构，学习了Hadoop知道了MapReduce，那么在实际运用中如果慢慢写MapReduce程序也是可以的，但是太麻烦了，也比较费时间，所以大佬们就开始用其他方式代替了，基本的SQL大家都会的，那么大佬设计出Hive，通过Hive的HQL转换为MapReduce,这样就省去写MapReduce的步骤了。Hive官网一、什么是Hive Hive：
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2023-10-05 19:13:08
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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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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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## Hive中默认Reduce和Map个数
在Hive中，MapReduce是一种处理大规模数据的编程模型，它将数据分布式处理，以提高处理速度和效率。在Hive中，默认情况下，Reduce和Map的个数是由Hive配置文件中的参数来决定的。这些参数可以根据需要进行调整，以满足不同的数据处理需求。
### MapReduce简介
MapReduce是一种用于处理大规模数据的编程模型，它由Go
原创
2024-06-02 05:15:44
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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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MapReduce实现基本SQL操作的原理 详细讲解SQL编译为MapReduce之前，我们先来看看MapReduce框架实现SQL基本操作的原理 Join的实现原理select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid; 在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源
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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学习Hive编程指南笔记1 MapReduceMapReduce是一种计算模型，该模型可将大型数据处理任务分解成很多单个的、可以在服务器集群中并行执行的任务。这些任务的计算结果可以合并在一起来计算最终的结果。MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce1）Map 阶段并行处理输入数据---------》分 2）Reduce 阶段对Map结果进行汇总----------》合 在Ma
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2023-09-04 16:57:44
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背景通常在执行HIVE sql，都会控制map 、reduce 个数在一个合理的范围，避免过多的资源浪费。由于hadoop 的每个任务在初始化是都需要一定时间，因此理想状态每个map 执行时间至少超过一分钟。一、Hive input.format查看集群hive 默认input.formathive> set hive.input.format;
hive.input.format=org.
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2023-09-25 12:39:04
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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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