hive设置mapreduce个数

Hive本身并不是MapReduce编程语言，它是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于查询和管理存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）上的大量结构化数据。当你在Hive中编写SQL查询时，Hive会转换这些查询并提交给Hadoop MapReduce框架去执行。

然而，如果你想要控制某个特定查询的MapReduce任务数量，这通常是在创建自定义Mapper、Reducer或作业计划的时候通过配置属性来实现的。在Hive shell或者Hive-site.xml文件中，你可以设置`mapred.map.tasks`和`mapred.reduce.tasks`等配置项，分别用于指定映射阶段和归约阶段的任务数。例如：

SET mapred.map.tasks=10;  // 设置映射任务数为10
SET mapred.reduce.tasks=5;   // 设置归约任务数为5

ANALYZE TABLE your_table COMPUTE STATISTICS;

请注意，过多的任务可能会增加资源消耗和延迟，而过少则可能导致效率低下。实际调整时应根据集群资源情况和查询复杂度来进行优化。

相关问题

hive中mapreduce设置个数

在Hive中设置MapReduce的个数，可以通过以下两种方式实现：

1. 在Hive中使用set命令设置mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces参数的值，例如：

set mapreduce.job.maps=10;
set mapreduce.job.reduces=5;

这样就可以将MapReduce的个数分别设置为10和5。

2. 在Hadoop的配置文件中设置mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces参数的值，例如：

在mapred-site.xml文件中添加以下配置：

<property>
<name>mapreduce.job.maps</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.reduces</name>
<value>5</value>
</property>

这样就可以将MapReduce的个数分别设置为10和5，对于所有的Hive作业都会生效。

Hive的mapreduce

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将SQL语句转化为MapReduce任务进行处理。在Hive中，每个SQL语句都会被转换为一个或多个MapReduce任务，具体的转换方式由Hive的执行引擎完成。在MapReduce任务执行过程中，Hive会把数据从HDFS中读取到内存中，进行各种计算和操作，最后再将结果写回到HDFS中。

在Hive中，MapReduce任务的执行过程可以分为以下几个步骤：

1. 输入数据的读取：Hive会从HDFS中读取输入数据，并按照指定的格式进行解析和转换，生成相应的键值对。

2. Map阶段的处理：Hive会将输入数据传给Map函数，对每个键值对进行处理，并输出中间结果。在Map过程中，Hive会执行用户定义的SQL语句，进行各种计算和操作。

3. Shuffle阶段的处理：Hive会将Map输出的中间结果按照键进行分组，并将相同键的值合并成一个列表。这个过程叫做Shuffle。

4. Reduce阶段的处理：Hive会将Shuffle输出的结果传给Reduce函数，对每个键值对进行处理，并输出最终结果。在Reduce过程中，Hive会执行用户定义的SQL语句，进行各种计算和操作。

5. 输出数据的写入：Hive会将Reduce输出的结果写回到HDFS中，生成最终的结果文件。

总的来说，Hive的MapReduce主要是用来处理大规模的数据集，它通过将SQL转化为MapReduce任务，利用Hadoop分布式计算的能力，实现了高效的数据处理和分析。