1、合理设置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： 1）input 的文件总个数 2）input 的文件大小 3）集群设置的文件块大小（2）是不是 map 数越多越好？ 答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小 128m
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2024-06-26 14:24:57
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# 实现Hive Reduce计算个数
## 1. 整体流程
首先我们需要明确整个流程，下面是实现Hive Reduce计算个数的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建临时表 |
| 2 | 使用group by聚合数据 |
| 3 | 使用count函数计算个数 |
| 4 | 使用reduce操作 |
## 2. 执行步骤
### 步骤 1：
原创
2024-02-24 07:57:24
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1. Hive自己如何确定reduce数：reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G） hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999
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2023-07-20 22:08:19
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1. 调整reduce个数(方式1)-- 每个reduce处理的数据量(默认为256M)
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
-- 每个job允许最大的reduce个数
set hive.exec.reducers.max=1009;-- 计算reduce个数公式
reduce个数=min(参数2,总输入数量/参数1)
注意 :
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2023-06-12 20:58:50
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写在前面：1个hadoop集群 可以提供的map和reduce资源（可称为“插槽”）个数是 固定的。因此如果某个大job消耗完所有的插槽，会导致 其他job无法执行。故，有必要设置 hive.exec.reducers.max来组织某个查询消耗太多的资源。1）计算reducer个数。 hive时按照 输入的数据量大小 来确定reducer个数的。 举例：情况1:当输入表的大小可以确定时。 hive
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2023-07-12 21:30:29
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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.
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2023-07-20 22:09:44
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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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调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2024-01-26 21:09:11
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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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1.数据倾斜是什么？由于数据分布不均匀，造成数据大量集中到一台或者多台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。产生数据倾斜，有什么表现？在使用Hive算数据的时候，reduce阶段卡在99.99%，不能结束。查看日志或者监控界面，会发现：有一个或多个reduce卡住
各种container报错OOM
读写的数据量极大，至少远远超过其他正常的reduce
伴随着数据
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2024-04-04 11:31:39
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1. 基础知识Hadoop实现了一个特殊的计算模型，即MapReduceMapReduce可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上，从而降低成本并提供水平可伸缩性MapReduce模型下，是一个成为Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式文件系统Hive提供一个称为Hive查询语言（HiveQL或HQL）的SQL方言，用来查询Hadoop集群中的数据Hiv
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2023-09-04 11:06:11
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目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
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hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题 (小表join大表时)Hive学习（5）hive任务执行进度卡在99%原因及解决distribute by rand()的解决方案hive优化：大表关联数据倾斜问题_三米阳光的博客-CSDN博客_hive关联数据倾斜对于group by或distinct，设定 hive.groupby.skewindata=true
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2023-07-14 16:07:29
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1、什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序Hive处理的数据存储在HDFSHive分析数据底层的实现是MapReduce执行程序运行在YARN上Hive就相当于是一个客户端程序，处理的数据来自于HDFS，
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2023-07-14 11:13:22
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1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
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2023-12-13 20:55:08
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## Hive计算Reduce阶段Java Heap Space解决方案
### 概述
在使用Hive进行大规模数据处理时，可能会遇到"Java heap space"问题，特别是在Reduce阶段。这是由于在Reduce阶段，Hive需要对大量的数据进行排序和聚合操作，导致内存占用过高，超出了Java虚拟机的堆大小限制。为了解决这个问题，我们可以通过一些优化措施来提高Hive的性能。
###
原创
2023-08-22 05:21:11
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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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文章目录1. 前言2. MapReduce优化3. 配置优化3.1 列裁剪3.2 分区裁剪3.3 join操作3.4 GROUP BY操作4. 小结 1. 前言Hive的底层是MapReduce，当数据量太大时，往往可以通过并行来提高效率，比如通过Partition实现运行多个Reduce，可是如果处理不当则容易引发数据倾斜，从而导致效率降低，这就涉及Hive的优化。Hive的优化主要分为Map
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2023-07-12 14:48:39
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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分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20
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2021-08-05 15:46:41
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