map是配置mapred.max.split.size,来定义map处理文件的大小,默认是256000000字段,换算就是256M.  如果想增加map的并行度,那么就是减少map处理文件的大小即可. 即set mapred.max.split.size=xxx(更小的字节) reduce和map是一致的,修改hive.exec.reducers.bytes.per.reducer这个参数 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 通过控制这个来定义一个reduc

mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1.默认切片定义在InputFormat类中的getSpli

hive --define --hivevar --hiveconf set 1.hivevar命名空间 用户自定义变量 hive -d name=zhangsan hive --define name=zhangsan hive -d a=1 -d b=2 效果跟hivevar是一样的 hive --hivevar a=1 --hivevar b=2 引用hivevar命名空间的变量时,变量名前面可以加hivevar:也可以不加 set name; set name=zhangsan; set

Hive设置配置参数的方法 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: (2).命令行参数: (3).在已经进入cli时进行参数声明. 方法一:hive-site.xml配置参数 在Hive中,所有的默认配置都在 "{HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml "文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个 "hive-site.xml" 文件,放

摘要 通过input分片的大小来设置map的个数 map inputsplit hadoop 前言:在具体执行Hadoop程序的时候,我们要根据不同的情况来设置Map的个数.除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外,我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数. 1.如何控制实际运行的map任务个数 我们知道,文件在上传到Hdfs文件系统的时候,被切分成不同的Block块(默认大小为64MB).但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小.实际处理的输入分块的大小是根据I

有时候你在初始化地图时不是直接在xaml中设置Map的Center,而是在cs代码中设置Center或者设置SetZoomAndCenter改变中心点和缩放级别.你可能会发现,不起作用. 这边提出的解决方案是:延迟设置地图中心点或者缩放级别. 下列代码是在map的MapLoaded事件中,页面加载事件也应该是可以的 DispatcherTimer timer = new DispatcherTimer(); timer.Tick += (a, b) => { map.Center= new ML

mybatis时,设置Map返回,当值为空时属性也会没有 在application.properties中加入下面配置,将会解决这个问题. #当查询数据为空时字段返回为null,不加这个查询数据为空时,字段将被隐藏mybatis.configuration.call-setters-on-nulls=true

前言: 最近发现hivesql的执行速度特别慢,前面我们已经说明了left和union的优化,下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度. 参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析: and o.create_time = '2015-10-10'; 上一篇博文已经说明了,需要8个map,1个reduce,执行的速度:52秒.详细记录参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238

数据表大概150M,但是只有几个字段,导致行数特别多,当使用正则表达式去匹配时执行较慢. 解决思路:增大map数; //设置reduce数为150,将原表分成150份,map数无法直接设置,因为和输入文件数和文件大小等几个参数决定set mapred.reduce.tasks = 150; //在map完成阶段不对文件进行合并,相应还有个mapredfiles,是在整个任务完成后不对输出文件合并,否则无法达到分割150份目的set hive.merge.mapfiles=false; 设置需要合

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-CollectionFunctions --首先进行一些基础配置设置: SET mapred.job.queue.name=queue3; SET hbase.client.scanner.caching=5000; SET hbase.zookeeper.quorum=datanode06,datanode07,datano

转自博客:https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/78245011(没找到原创者,该博客也是转发)   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

试验了一下: 调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值可以改变map的数量 首先设置了hdfs-site.xml中的dfs.block.size为20M,测试文件为72M 然后调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值 30M 时候为 3个map 20M 时候为 4个map 10M 时候为 8个map 也可以在程序中设置block.size conf.setInt("dfs.block.size",655

1.修改环境变量 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 2.命令行参数 -e : 执行短命令 -f :  执行文件(适合脚本封装) -S : 安静模式,不显示MR的运行过程 -hivevar : 传参数 ,专门提供给用户自定义变量. -hiveconf : 传参数,包括了hive-site.xml中配置的hive全局变量. [root@host shellcode]# cat hivesql.txt                              select

学习自 http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6699740 1. Map Join 的使用场景: 关联操作中有一张表非常小 不等值的链接操作 2. 语法: 使用 hint 的方式指定join时使用mapjoin. select /*+ mapjoin(c)*/ -- hint c.tag,b.yemaozi_pre from (select row_number() over(partition by 1 order by yemaozi_p

对于 JOIN 操作: Map: 以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合 以 JOIN 之后所关心的列作为 Value,当有多个列时,Value 是这些列的组合.在 Value 中还会包含表的 Tag 信息,用于标明此 Value 对应于哪个表. 按照 Key 进行排序. Shuffle: 根据 Key 的值进行 Hash,并将 Key/Value 对按照 Hash 值推至不同对 Reduce 中. Reduce: Reducer 根据 Key 值进

str_to_map(字符串参数, 分隔符1, 分隔符2) 使用两个分隔符将文本拆分为键值对. 分隔符1将文本分成K-V对,分隔符2分割每个K-V对.对于分隔符1默认分隔符是 ',',对于分隔符2默认分隔符是 '='. 例子: 1. 创建map字段 DROP TABLE IF EXISTS tmp.tmp_str_to_map; CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp.tmp_str_to_map ( ocolumn string comment '原始字段', rcolu

create table role_bigtable(table_name string, record_date string, server_id string, map_col map<string, string>) partitioned by ( dt string, game_id string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' MAP KEYS T

Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是:(1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件:(2).命令行参数:(3).在已经进入cli时进行参数声明.下面分别来介绍这几种设定. 方法一: 在Hive中,所有的默认配置都在${HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个hive-site.xml文件,放在${HIVE_HOME}/conf目录下.里面可以对一些配置进行个性化设定.在hiv

到hive目录下的hive-site <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> </property> 重启cli 成功,不用重启hive

原因: datanode未运行,重启hdfs

JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的,结合block size会具体影响到map任务的个数,详见FileInputFormat.getSplits源码.假设没有设置mapred.min.split.size,缺省为1的情况下,针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分,并不是说文件小于block size就不去拆分. 2.http://hadoop.hadoopor