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hivE rEDuCE 99 卡住

1.jpg 优化可以从几个方面着手:1. 好的模型设计事半功倍。2. 解决数据倾斜问题。3. 减少job数。4. 设置合理的map reduce的task数,能有效提升性能。(比如,10w+级别的计算,用160个reduce,那是相当的浪费,1个足够)。5. 自己动手写sql解决数据...

一个卡主可能是数据倾斜了。比如join或者distinct或者group by的时候某一个值占了你的数据绝大部分,相同的值是要分到同一个reduce来做运算的。

遗憾的是Hive的估计机制很弱,不指定reducer个数的情况下,Hive会猜测确定一个reducer个数,基于以下两个设定:1. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(默认为1000^3)2. hive.exec.reducers.max(默认为999)计算reducer数的公式很简单

根据你的描述: 先有map然后redcue,但是面对多个job,map和redcue是同时进行的 具体可参考:这里面讲的还是比较全的 mapreduce学习指导及疑难解惑汇总

把你的sqoop语句发出了看看?

reducer个数的设定极大影响执行效率 1. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(默认为1000^3) 2. hive.exec.reducers.max(默认为999) 计算reducer数的公式很简单: N=min(参数2,总输入数据量/参数1) 通常情况下,有必要手动指定reducer个数...

select * 一般是不会开启map reduce的。select count(*) 会开启。 对于数据量小的表,可以select * 查看总条数。 对于数据量大的表,推荐select count(某个字段)

找到离存数据最近的一台机器运行和这个数据相关的map任务,reduce是按照你整理出的key有多少个来决定的。一个机器很难说,处理的快的处理多一点,保持所有机器使用平衡。 上面你都自己写了20个map,和文件大小个数有关,和数据条数无关。 要看你...

开启动态分区: hive.exec.dynamic.partition=true 默认值:false 描述:是否允许动态分区 hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict 默认值:strict 描述:strict是避免全分区字段是动态的,必须有至少一个分区字段是指定有值的。 读取表的...

map的数量 map的数量通常是由hadoop集群的DFS块大小确定的,也就是输入文件的总块数,正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是10~100个,对于CPU消耗较小的作业可以设置Map数量为300个左右,但是由于hadoop的每一个任务在初始化时需要一定的...

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