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
74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1
原创
2015-05-04 15:02:32
1334阅读
文章目录一、如何调整任务map数量1、FileInputFormat的实现逻辑介绍1.1 getSplits方法实现2、CombineFileInputFormat的实现逻辑介绍2.1 getSplits方法实现3、HiveInputFormat 的实现逻辑介绍4、CombineHiveInputFormat的实现逻辑介绍5、map数量调整总结二、如何调整任务reduce数量三、关于map ta
转载
2023-08-30 11:44:03
48阅读
大家好，我是七哥，今天是2020.10.24，也是我们程序员的节日，在这里祝大家节日快乐。絮叨一下今天我们一起来学习下如何使用JDK提供的并发工具类来实现限流。 在之前的工作中，我们有一个限流的场景，那就是在调用关联方系统的时候需要限流，因为提供服务方是保险的核心系统，大家应该都懂这种系统支持的并发不会大，为了保护双方系统的可用性，作为调用方我们在调用的时候也会做一个限流控制。 这种场景在工作中很
转载
2023-07-23 14:08:34
766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
转载
2017-02-20 13:02:00
97阅读
2评论
一、Map阶段的优化（Mapphase）1. Map数的计算公式为： num_Map_tasks=max[${Mapred.min.spilt.size},min(${dfs.block.size},${Mapred.max.split.size})]Mapred.min.spilt.size指的是数据的最小分割单元大小（默认为1B）Mapred.max.split.size指的是数据的
实则为步进电机的控制知识点电机转动控制加减速原理梯形加速度的实现原理精确计算时间间隔脉冲时间间隔表达步距角位置速度加速度控制过程大体的思路问题解决思路实现算法总结：定时器中断处理总结 只是简单记录一下个人认为重要的控制原理。知识点电机转动通过__HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_4, tmp);不停的设置比较值来实现，这个值决定了管脚下一次翻
转载
2023-09-04 10:12:30
530阅读
微博上众神推荐今年4月刚刚出版的一本书，淘宝华黎撰写的《大型网站系统与Java中间件实践》，一线工程师的作品，实践出真知，果断要看。前两章与《淘宝技术这十年》内容类似，基本是讲从一个小网站如何慢慢升级成分布式网站，从第三章开始亮出干货，个人感觉总结的很好，本文主要摘取并扩充下作者第三章的内容作学习交流之用，非盈利性质线程池、线程同步、互斥锁、读写锁、原子数、唤醒、通知、信号量、线程交换队列线程池推
hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks，我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。 为了方便介绍，先来看几个名词：block_size : hdfs的文件块大小，默
转载
精选
2014-09-01 14:53:05
6545阅读
Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce 1. HDFS master/slave : Namenode,Datanode Namenode:Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode:Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Nameno
转载
2023-08-30 15:40:04
15阅读
## 科普文章：Hive Map 取数
在大数据处理中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它提供了类似于 SQL 的查询语言，用于对存储在其上的数据进行查询和分析。在 Hive 中，我们经常会用到 Map 函数来对数据进行处理和转换。本文将介绍如何使用 Hive Map 取数的方式。
### 什么是 Hive Map 函数？
在 Hive 中，Map 函数是一种用于对数据进行处理的函数。它
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78
转载
2022-01-04 15:30:43
325阅读
本文是阅读论文Efficient Optimistic Concurrency Control Using Loosely Synchronized Clocks的读书笔记.概述论文是在1995年发表的，当时分布式数据系统中怎么实现分布式事务这个方向就是一个热门的领域，这么多年过去了，一直到现在，当时提出的OCC（Optimistic Concurrency Control）仍然是当今的一个热门个
# Java 如何参数控制多线程数解决一个具体问题
## 问题描述
在某个实时数据处理系统中，我们需要通过多线程来同时处理大量的数据请求。为了保证系统的稳定性和性能，我们需要动态地控制多线程的数量，以适应不同负载情况下的需求。
## 解决方案
我们可以通过使用 Java 的线程池来实现对多线程数量的参数控制。线程池是一种常用的多线程管理机制，它可以提供线程的复用、线程池大小的动态调整等功能
并发编程一直是Java基础中的高地，但很多只要有两三年Java基础的工程师，会在简历中很明确的标明“熟悉多线程编程、有高并发编程经验”，来突显自己编程能力有多厉害，但实际上可能只是看了《Java Concurrency in Practice》的几个章节而已。其实对很多业务研发工程师来说，高并发编程经验并不是必备的核心竞争力之一，很多需要加锁或者统计的场景，大都可以交给外部系统如Redis来做，即
近期接手了不少大数据表任务调度补数据的工作,补数时发现资源消耗异常的大且运行速度却不怎么给力.发现根本原因在于sparkSQL配置有诸多问题,解决后总结出来就当抛砖引玉了.具体现象 内存CPU比例失调 一个Spark任务消耗 120(executor)*4G = 480G内存仅仅使用120个 core.几个SprakSQL任务就将整个系统资源吃光. 设置超过40个executor,但未指定分区数,
# Java Map取数教程
## 引言
在Java编程中，Map是一种非常常用的数据结构，用于存储键值对。当我们需要从Map中取出数据时，我们可以使用一些方法来实现。本文将介绍Java Map取数的流程和具体步骤，并给出相应的代码示例和解释。
## 流程图
下面是Java Map取数的流程图，用于展示整个过程的步骤和顺序。
```mermaid
journey
title Map取
# Spark 限制 Map 数
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统。它是基于内存的计算框架，提供了高效的数据处理和分析功能。在 Spark 中，Map 是一种常见的操作，用于将输入数据集中的每个元素进行转换和处理。然而，Spark 也有一些限制，其中之一就是对于 Map 操作的限制。
## 什么是 Map 操作
在 Spark 中，Map 操作是一种将输
map/reduce数量的多少是如何决定的？input目录下文件的大小和数量决定map任务的数量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,20m,128m,2m）
转载
2023-05-23 14:42:04
156阅读
# Python map 取数实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python map函数来取数。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 确定要操作的数据集合 |
| 步骤2 | 定义一个函数，用于对每个元素进行操作 |
| 步骤3 | 使用map函数将函数应用于数据集合 |
| 步骤4 | 获取处理后的结果 |
现在让我们一
