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
转载
2023-09-08 12:02:55
138阅读
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.
转载
2023-08-10 15:23:24
115阅读
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，
转载
2023-09-08 12:02:46
133阅读
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
转载
2023-09-22 15:05:21
223阅读
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
转载
2023-08-11 12:26:46
136阅读
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
转载
2023-11-03 23:40:36
661阅读
# 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
129阅读
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
转载
2023-08-18 22:24:53
188阅读
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
转载
2023-08-18 22:27:17
59阅读
# OpenStack vCPU数量不足的解决方案
在云计算环境中，OpenStack作为一个开源的云平台，有着广泛的应用。而其中，虚拟中央处理单元（vCPU）是虚拟机（VM）性能的重要指标之一。若vCPU数量不足，可能导致资源不足，从而影响云服务的性能。本文将探讨如何解决OpenStack中的vCPU数量不足问题，并给出相关的代码示例。
## 什么是vCPU？
vCPU是"虚拟中央处理器单
原创
2024-09-17 05:13:57
154阅读
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
转载
2023-08-07 15:24:19
765阅读
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
转载
2023-08-24 22:05:34
90阅读
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
转载
2023-08-18 22:26:42
117阅读
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
51阅读
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
转载
2023-07-14 11:13:28
77阅读
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
转载
2023-09-08 12:02:40
191阅读
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,
转载
2024-06-01 20:26:09
249阅读
概述Volume是对各种存储资源的抽象、虚拟化。为管理、控制、使用存储资源提供统一接口。Openstack中的volume为虚拟机提供存储，Docker中的volume为容器提供存储。因为在kubernetes中可部署运行最小单位是pod ,所以kubernetes的volume为pod提供存储。当然在部署pod时可以不为其提供volume，pod中的容器使用所在节点的硬盘，能同时读写数据的地方称
转载
2023-09-06 15:50:38
51阅读
目录综述：MR支持的压缩方式：压缩格式和对应的编码解码器：压缩性能的比较： 压缩参数的配置：Hive中指定Map输出压缩：Hive中指定Reducer输出压缩：综述：Hadoop的数据压缩主要在三个地方：Map数据的输入；Mapper数据的输出；Reduce数据的输出；MR支持的压缩方式：压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分DEFLATE无DEFLATE.deflate否Gzipgzip
转载
2024-06-21 16:49:39
43阅读
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
转载
2024-03-10 22:36:20
373阅读
