1.专有名词MapReduce： MapReduce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个单个的、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。 1）MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。 2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework） 3）MapReduce是一个并行程序设计
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2023-07-14 11:12:37
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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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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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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、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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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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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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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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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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hive数据倾斜的解决方案产生数据倾斜的场景数据倾斜的原因和解决方法： 产生数据倾斜的场景数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了，某些节点计算的能力较
在大数据处理的领域中，Hive 是一个非常重要的工具，它使得我们可以使用 SQL 语句对海量数据进行查询和分析。而在 Hive 的执行过程中，Reduce 阶段扮演着至关重要的角色。Reduce 主要用于处理和聚合数据，它减少了数据量，使得数据分析能在合理的时间内完成。
### 环境准备
为了有效使用 Hive 的 Reduce 功能，我们需确保系统拥有足够的软硬件支持。
#### 软硬件要
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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hive的数据倾斜问题
1.什么是数据倾斜数据倾斜是我们在进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力较强或需要计算的数据量很少，早早的执行完了；而某些节点的计算能力较差或此节点需要计算的数据较多，导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成，但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成2.数据倾斜产生的现象如果遇到一直卡在map100%，reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。3.产生数据倾斜
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2023-07-13 15:52:08
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# 科普：Hive Group Reduce
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL-like查询语言，可以用于处理大规模数据集。在Hive中，一个常见的操作是对数据进行分组和聚合。为了提高查询性能，Hive引入了Group Reduce的概念。
## Group Reduce是什么？
Group Reduce是一种优化技术，用于在分组和聚合操作中减少数据的传输量和IO
原创
2023-12-16 05:44:37
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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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2023-07-12 18:54:52
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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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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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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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注意，以下操作都是针对非分桶表map数量算法
MapTask的个数=输入文件总大小/分片尺寸，个人理解就是输出的文件数量
原因：系统对输入的源文件依照Block的尺寸分片，并在执行Job时安排一个Map Task处理一个Block的或者由mapred.map.task数量决定，但是如果这个参数不合理的话，会失效小文件不分片压缩文件无法被切分优化建议
优化原因
map
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2023-07-13 21:10:46
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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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