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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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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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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文章目录一、会话技术二、Cookie2.1 概念2.2 快速入门2.3 实现原理2.4 cookie细节2.5 cookie的特点和作用2.5.1 特点2.5.2 作用2.6 案例：记住上一次的访问时间三、JSP3.1 概念3.2 原理3.3 JSP脚本3.4 JSP的内置对象四、Session4.1 概念4.2 快速入门4.3 原理4.4 Session细节4.5 Session的特点4.6
# Python 输入数量控制
在编程中，我们经常需要从用户那里获取输入。但是有时候，我们希望限制用户输入的数量，以确保程序的正常运行。在Python中，我们可以使用不同的方法来实现输入数量的控制。本文将介绍这些方法，并且提供相应的代码示例。
## 1. 使用循环和计数器
一种简单的方法是使用循环和计数器来控制输入的数量。我们可以定义一个计数器变量，并在每次循环中递增它，直到达到所需的输入数
原创
2023-12-27 07:30:34
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# Java 线程数量控制指南
在多线程编程中，我们常常需要控制线程的数量，以提高系统的性能和资源管理。本文将通过一个简单的示例来教会新手如何实现Java中的线程数量控制。下面的步骤将指引您完成整个过程。
## 实现流程
以下是实现线程数量控制的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
原创
2024-10-10 04:01:57
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# MySQL Binlog数量控制：概念与实践
在使用MySQL数据库的过程中，二进制日志（Binary Log，简称binlog）是一个重要的功能。它记录了数据库的所有变更操作，比如插入、更新和删除。这不仅可以用于数据的恢复，还能用于主从复制。然而，在实际使用中，binlog的数量和空间控制往往会成为一个难题。本文将详细阐述如何控制MySQL binlog的数量，并提供代码示例和图表来帮助理
原创
2024-09-25 06:01:49
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# 实现线程数量控制 Java
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建线程池 |
| 2 | 提交任务给线程池 |
| 3 | 控制线程数量 |
| 4 | 关闭线程池 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：创建线程池
```java
// 创建一个固定大小为5的线程池
ExecutorService executor = Execu
原创
2024-04-01 05:16:37
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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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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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协程数量控制在Golang中，Goroutine虽然很好，但是数量太多了，往往会带来很多麻烦，比如耗尽系统资源导致程序崩溃，或者CPU使用率过高导致系统忙不过来。所以我们可以限制下Goroutine的数量,这样就需要在每一次执行go之前判断goroutine的数量，如果数量超了，就要阻塞go的执行。第一时间想到的就是使用通道。每次执行的go之前向通道写入值，直到通道满的时候就阻塞了.package
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2021-05-24 11:43:28
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前言学习Python的小伙伴对于他的多任务一定不会陌生，那么多任务中的协程又有几个小伙伴们知道呢？在本文将重点剖析协程这个知识点。正文一、协程简介 协程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。 为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可
List集合List集合下最常见的集合类有两个：ArrayList和LinkedList在工作中，我都是无脑用ArrayList。我问了两个同事：“你们在项目中用过LinkedList吗？”他们都表示没有。众所周知，ArrayList底层是数组，LinkedList底层是链表。数组遍历速度快，LinkedList增删元素快。为什么在工作中一般就用ArrayList，而不用LinkedList呢？原
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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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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# 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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在Java应用中，流量控制请求数量是一个必须面对的重要问题。随着高并发系统的逐渐增加，如何科学合理地控制流量，保障系统的稳定性和可用性，成为了开发者的当务之急。本文将通过协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和逆向案例的层次结构，结合各种图表及代码示例，详细阐述如何解决Java流量控制请求数量的问题。
### 协议背景
为了更好地理解流量控制的背景，我们简要回顾了一下协议的发展时间
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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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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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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