1、SPARK简介 （1）一种计算框架.spark其实只是一个计算引擎，而hadoop包含了存储和计算。也就是说，spark最多也就能替换掉hadoop的计算部分（mapreduce）。可从事包含流计算机器学习等功能，和hadoop相互兼容（可以从HDFS读取数据）。 重要特征： 在mapreduce会反复使用磁盘进行数据读取的迭代，spark则将所需要的数据先加载进内存。所以spark速度
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2024-01-12 11:21:24
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# Spark中的Shuffle Reduce操作
在Spark中，shuffle是一种关键的操作，用于将数据重新分区并在不同节点之间传输。Shuffle操作通常发生在数据需要重新组织或汇总的时候，比如在groupByKey、join等操作中。在shuffle操作中，reduce数是一个非常重要的参数，它指定了数据在进行汇总时分成多少个reduce任务。合理设置reduce数可以提高任务的执行效
原创
2024-04-17 03:45:53
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# SparkSQL设置Reduce数
## 1. 简介
SparkSQL是一种基于Spark的高性能、分布式查询引擎，可以用于处理结构化数据。在SparkSQL中，可以通过设置reduce数来控制数据处理的并行度，从而优化查询性能。本文将介绍如何在SparkSQL中设置reduce数。
## 2. 设置Reduce数的流程
下面是设置Reduce数的流程，可以用表格展示如下：
| 步骤
原创
2024-01-15 05:26:18
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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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# 实现Hive Tez设置Reduce数
## 简介
在Hive中，使用Tez引擎执行作业时，我们可以通过设置reduce数来调整作业的并行度，从而优化性能。在本文中，我将向你介绍如何设置Hive Tez的Reduce数，帮助你更好地利用资源和提高作业执行效率。
## 流程概述
以下是设置Hive Tez的Reduce数的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
|
原创
2024-06-11 03:32:42
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Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出。 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
package org.apache.hadoop.mapreduce;
import java.io.IOException;
避免使用GroupByKey我们看一下两种计算word counts 的方法，一个使用reduceByKey，另一个使用 groupByKey： val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")
val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (wor
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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1.12 约简操作reduce方法是一种用于从流中计算某个值的通用机制，其最简单的形式将接受一个二元函数，并从前两个元素开始持续应用它。如果该函数是求和函数，那么就很容易解释这种机制：在上面的情况中，reduce方法会计算v0+v1+v2+…，其中vi是流中的元素。如果流为空，那么该方法会返回一个Optional，因为没有任何有效的结果。注意：在上面的情况中，可以写成reduce(Integer:
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2024-02-03 17:34:42
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## Spark SQL 中的 Group By 操作及 Reduce 数的控制
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广受欢迎的计算框架，其 SQL 模块提供了一种简单的方式来处理数据。本文将探讨如何使用 Spark SQL 中的 `GROUP BY` 语句，并控制 Reduce 的数量，从而提升查询性能。
### Group By 的基本用法
`GROUP BY` 是 SQL
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原创
2022-01-04 17:09:51
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首先先要说明我的系统的一个配置主机名主机IPV4地址配置hadoop001192.168.120.100RecourceManager、NodeManager、DateNode、NameNodehadoop002192.168.120.101NodeManager、DateNode、SecondaryNameNodehadoop003192.168.120.102NodeManager、DateN
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2023-11-08 18:40:29
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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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2015-05-06 15:28:18
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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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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Red
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2024-04-08 21:52:29
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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
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2017-02-20 13:02:00
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Professional.JavaScript.for.Web.Developers.3rd.Edition.Jan.2012
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2016-10-20 23:57:00
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var arr = [{"code":"111","num":1},{"code":"112","num":1},{"code":"111","num":3},{"code":"113","num":1},{"code":"113","num":5},{"code":"
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2022-05-05 14:36:23
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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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