hive为什么要控制Mapper的个数

hive优化，控制map、reduce数量

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

hive中控制文件生产个数

在有些时候,想要控制hql执行的mapper,reducer个数,reducer设置过少,会导致每个reducer要处理的数据过多,这样可能会导致OOM异常,如果reducer设置过多,则会导致产生很多小文件,这样对任务的执行以及集群都不太好.通常情况下这两个参数都不需要手动设置,Hive会根据文件的大小和任务的情况自动计算,但是某些特殊情况下可能需要进行调优,下面列举两个常用的调优场景看看这两个参数在调优的时候都是怎么用的: 方法一:设置reducer个数 reducer个数最直接的影响是hq

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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m

hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数

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ma

hive优化之——控制hive任务中的map数和reduce数

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

Hive任务优化--控制hive任务中的map数和reduce数

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

如何在hadoop中控制map的个数

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,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_

Hive 基本语法操练（六）：Hive 的权限控制

Hive 的权限控制 Hive从0.10可以通过元数据控制权限.但是Hive的权限控制并不是完全安全的.基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情. 为了使用Hive的授权机制,有两个参数必须在hive-site.xml中设置: < property> < name>hive.security.authorization.enabled< /name> < value>true< /value> < description>

如何在hadoop中控制map的个数分类： A1_HADOOP 2015-03-13 20:53 86人阅读评论(0) 收藏

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,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_

mapreduce中控制mapper的数量

很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.

开放计算平台——数据仓库（Hive）权限控制

平台数据仓库使用Hive进行构建,通过调研决定使用“SQL Standards Based Authorization in HiveServer2”对用户提交的SQL进行权限控制,也可根据实际情况选择是否开启“Storage Based Authorization in the Metastore Server”. 权限校验时需要识别提交SQL的用户名(即:与HiveServer2建立连接时使用的用户名),在使用Kerberos的环境下,用户名为通过Kerberos认证的用户名:在没有使用

js 控制输入文字个数（换行不算）

如题,换行符在textarea中是要当成一个字符的.用普通的maxlength属性就不行了,于是想到通过事件来控制输入文字的长度. 注意哦,回车换行不能算成字符.这样的话,普通的substring等方法可能都不适用,要考虑文字中的换行符. 目前的实现如下,还有不完美的地方.如drag事件没有考虑. <html> <head> </head> <body> <p> textArea2 </p> <textarea id='txtA

Hive之权限控制

Hive之权限一.库级的权限 -- 授予所有权限给某个用户 grant all on msta to user {userName}; -- 授权admin privilege权限 grant ADMIN PRIVILEGE on database {dbName} to user {userName}; -- 授予某个库的权限给某个用户 grant select on database {dbName} to user {userName}; grant insert on database

Hive基于MapReduce运行过程

原文链接https://www.cnblogs.com/felixzh/p/8604188.html Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2.Mapper数量由什么决定? (1)输入文件数目 (2)输入文件的大小

MapReduce过程详解及其性能优化

http://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/72353510 废话不说直接来一张图如下: 从JVM的角度看Map和Reduce Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper?? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2

hadoop old API CombineFileInputFormat

来自:http://f.dataguru.cn/thread-271645-1-1.html 简介本文主要介绍下面4个方面 1．为什么要使用CombineFileInputFormat 2．CombineFileInputFormat实现原理 3．怎样使用CombineFileInputFormat 4．现存的问题使用CombineFileInputFormat的目的在开发MR的程序时,mapper的主要作用是对数据的收集.一般情况下,为了能让mapper更快的运行,我们会对文件进行spl

Hive 文件格式 & Hive操作（外部表、内部表、区、桶、视图、索引、join用法、内置操作符与函数、复合类型、用户自定义函数UDF、查询优化和权限控制）

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

map和reduce 个数的设定（Hive优化）经典

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m

[Hadoop] mapper数量的控制

确定map任务数时依次优先参考如下几个原则: 1) 每个map任务使用的内存不超过800M,尽量在500M以下比如处理256MB数据需要的时间为10分钟,内存为800MB,此时如果处理128MB时,内存可以减小为400MB,则选择每一个map的处理数据量为128MB 2) 每个map任务运行时间控制在大约20分钟,最好1-3分钟比如处理256MB数据需要的时间为30分钟,内存为200MB,则应该考虑减小map的计算时间,比如将每一个map的处理数据量设置为128MB,将时

Hive权限控制和超级管理员的实现

Hive权限控制 Hive权限机制: Hive从0.10可以通过元数据控制权限.但是Hive的权限控制并不是完全安全的.基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情. 先决条件: 为了使用Hive的授权机制,有两个参数必须在hive-site.xml中设置: <property> <name>hive.security.authorization.enabled</name> <value>true</value> <descri

hive为什么要控制Mapper的个数

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