CombineTextInputFormat可以將多個小文件合并成一個切片，提高處理效率。(2)邏輯處理接口:映射器用戶根據(jù)業(yè)務(wù)需求實現(xiàn)三種方法:map()setup()cleanup()。(3)劃分器劃分HashPartitioner有一個默認(rèn)實現(xiàn)，邏輯是根據(jù)key和numReduc...
1、輸入分片（inputsplit）：在進行map計算之前，mapreduce會根據(jù)輸入文件計算輸入分片（inputsplit），每個輸入分片（inputsplit）針對一個map任務(wù)，輸入分片（inputsplit）存儲的并非數(shù)據(jù)本身。假如我們設(shè)定hdfs的塊的大小是...
sethive.merge.mapredfiles=false##true時在MapReduce的任務(wù)結(jié)束時合并小文件sethive.merge.size.per.task=256*1000*1000##合并文件的大小setmapred.max.split.size=256000000;##每個Map最大分...
a.設(shè)置reduce個數(shù)setmapred.reduce.tasks=50;insertintotablexxxselect *from xxxdistributebyrand();備注：set設(shè)置的參數(shù)是生成的文件個數(shù)，distributebyrand()保證數(shù)據(jù)隨機分配到50個文件...
一個內(nèi)存緩沖區(qū),存儲著map的輸出結(jié)果,當(dāng)緩沖區(qū)快滿的時候需要將緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)以一個臨時文件的方式存放到磁盤,當(dāng)整個maptask結(jié)束后在對磁盤中這個maptask產(chǎn)生的所有臨時文件做一個合并,生成最終的正式輸出文件,然后等待reducetask來拉...
hive最終都會轉(zhuǎn)化為mapreduce的job來運行。要想hive調(diào)優(yōu)，實際上就是mapreduce調(diào)優(yōu)，可以有下面幾個方面的調(diào)優(yōu)。解決收據(jù)傾斜問題，減少job數(shù)量，設(shè)置合理的map和reduce個數(shù)，對小文件進行合并，優(yōu)化時把握整體，單個task最優(yōu)不...
在設(shè)置reduce個數(shù)的時候也需要考慮這兩個原則:處理大數(shù)據(jù)利用適合的reduce數(shù);使單個reduce任務(wù)處理數(shù)據(jù)大小要合適;在進行map計算之前,mapreduce會根據(jù)輸入文件計算輸入分片(inputsplit),每個輸入分片(inputsplit)針對一個map任務(wù),輸入分片...
當(dāng)然,如果maptask的結(jié)果不大,能夠完全存儲到內(nèi)存緩沖區(qū),且未達到內(nèi)存緩沖區(qū)的閥值,那么就不會有寫臨時文件到磁盤的操作,也不會有后面的合并。詳細(xì)過程如下:(1)maptask任務(wù)執(zhí)行,輸入數(shù)據(jù)的來源是:HDFS的block。當(dāng)然在mapreduce...
有效的硬盤運轉(zhuǎn)速度至少降低20%.這就是為什么并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不實現(xiàn)split文件,采用push(推到socket套接字)而不是pull.由于MapReduce的出色容錯依賴于如何實現(xiàn)split文件,MapReduce框架是否成功地轉(zhuǎn)向使用push范式,不是很清...
6.14合并mapreduce操作multi-groupby是hive的一個非常好的特性，它使得hive中利用中間結(jié)果變更非常方便例如：from(selecta.status,b.schoolfromstatus_updateajoinprofileesbon(a.userid=b.suerid)...
2024/6/29