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

1.hive.merge.mapfiles,True时会合并map输出.2.hive.merge.mapredfiles,True时会合并reduce输出.3.hive.merge.size.per.task,合并操作后的单个文件大小.4.hive.merge.size.smallfiles.avgsize,当输出文件平均大小小于设定值时,启动合并操作.这一设定只有当hive.merge.mapfiles或hive.merge.mapredfiles设定为true时,才会对相应的操作有效.5.m

阅读本文可以带着下面问题: 1.map和reduce的数量过多会导致什么情况? 2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数? 3.一个task的map数量由谁来决定? 4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.siz

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

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,导致多数executor空闲. 原因分析 SparkSQL配置时Core与内存比例不恰当 没有指

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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

执行时权限(Runtime Permission)是Android 6.0( 代号为 Marshmallow,API版本号为 23)及以上版本号新增的功能.相比于以往版本号,这是一个较大变化. 本文将介绍怎样在代码中加入并配置执行时权限功能. 如需阅读英文原文,请您点击这个链接:<Everything every Android Developer must know about new Android's Runtime Permission>. 如需阅读官方执行时权限的相关介绍,请您点击这

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/50709663: 本文出自:[张鸿洋的博客] 一.概述 随着Android 6.0公布以及普及.我们开发人员所要应对的主要就是新版本号SDK带来的一些变化,首先关注的就是权限机制的变化.对于6.0的几个基本的变化,查看查看官网的这篇文章http://developer.android.com/intl/zh-cn/about/versions/marshmallow/andro

转载▼ Hadoop中在计算一个JOB需要的map数之前首先要计算分片的大小.计算分片大小的公式是: goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) totalSize是一个JOB的所有map总的输入大小,即Map input bytes.参数map

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

cycript是大神saurik开发的一个很强大的工具,能够让开发人员在命令行下和应用交互,在执行时查看和改动应用.它确实能够帮助你破解一些应用,但我认为这个工具主要还是用来学习其它应用的设计(主要是UI的设计及实现). 这个工具使用了Objective-C和Javascript的混合模式,能够实时的和应用交互甚至改动应用.它的网址请猛戳这里.在官网上能够下载到完整的软件包.使用的方式有两种,一种是在越狱的设备上通过MobileSubstrate加装,这样能够在全部的应用里使用:还有一种是通过静

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

用JDBC编程的执行时错误及其解决 用JDBC编程的执行时错误及其解决 源码: .java.lang.ClassNotFoundException: com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver 1.1 错误信息: 1.2 错误描写叙述 1.3 错误解决方法 .用户 'sa' 登录失败 2.1 错误信息: 2.2 错误描写叙述 2.3 错误解决方法 .Invalid parameter binding(s) 3.1 错误信息: 3.2 错误描写叙述 3

Dev环境中的集成测试用例执行时上下文环境检查(实战) Microsoft.NET 解决方案,项目开发必知必会. 从这篇文章开始我将分享一系列我认为在实际工作中很有必要的一些.NET项目开发的核心技术点,所以我称为必知必会.尽管这一系列是使用.NET/C#来展现,但是同样适用于其他类似的OO技术平台,这些技术点可能称不上完整的技术,但是它是经验的总结,是掉过多少坑之后的觉醒,所以有必要花几分钟时间记住它,在真实的项目开发中你就知道是多么的有帮助.好了,废话不说了,进入主题. 我们在开发服务时为了

mybatis连接mysql数据库,发现同一个update执行多次,返回的int值都是1. 我记得同样的update再次执行时 受影响行数是0. 后来发现,我之前一直用的SQLyog是这样子的. 原来,不同的连接客户端执行update给出的受影响行数不同. 对于再次返回0,网上的资料是,MySQL 为了提升性能,当它发现要执行的修改内容与数据库中完全一致时,对它而言,此时修改是毫无意义的,反而会消耗一次执行修改的性能,于是它就不再做修改,因而受影响行数就是0. 至于mybatis,网上有说myb

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

Android6.0执行时权限解析,RxPermissions的使用.自己封装一套权限框架 在Android6.0中,新添加了一个执行时的权限,我相信非常多人都已经知道了.预计也知道怎么用了,这篇博客非常easy.就是告诉大家怎样去申请执行时权限和RxPermission这个权限框架的使用.同一时候依据现有的技术封装思想,去封装一个自己可用的权限框架,好的,我们继续往下看 一.Android M 执行时权限介绍 关于Android M的更新变化,我就不啰嗦了,有兴趣的能够看下Android M更

一 函数调用概述      Objective-C不支持多重继承(同Java和Smalltalk),而C++语言支持多重继承. Objective-C是动态绑定,它的类库比C++要easy操作. Objective-C在执行时能够同意依据字符串名字来訪问方法和类.还能够动态连接和加入类. C++ 跟从面向对象编程里的Simula 67(一种早期OO语言)学派,而Objecive-C属于Smalltalk学派.Simula 67学派更安全.由于大部分错误能够在编译时查出. 在C++里,对象的静态类

java程序运行时内存分配详解 这篇文章主要介绍了java程序运行时内存分配详解 ,需要的朋友可以参考下   一. 基本概念 每运行一个java程序会产生一个java进程,每个java进程可能包含一个或者多个线程,每一个Java进程对应唯一一个JVM实例,每一个JVM实例唯一对应一个堆,每一个线程有一个自己私有的栈.进程所创建的所有类的实例(也就是对象)或数组(指的是数组的本身,不是引用)都放在堆中,并由该进程所有的线程共享.Java中分配堆内存是自动初始化的,即为一个对象分配内存的时候,会初始

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