set mapred.reduce.tasks=100; set hive.exec.reducers.max=100; set hive.auto.convert.join=true; set hive.groupby.skewindata=true; set ngmr.safety.size.single.entry=-1;

这不是一个问题，而是一组Hive的参数设置。这些参数可以通过Hive的命令行或Hive配置文件进行设置，用于优化Hive查询性能。

其中，mapred.reduce.tasks和hive.exec.reducers.max都是设置reduce任务数的参数，前者是Hadoop的参数，后者是Hive的参数。hive.auto.convert.join是开启自动转换为MapReduce Join的参数，hive.groupby.skewindata是用于解决引起group by操作数据倾斜的参数，ngmr.safety.size.single.entry则是设置ngmr的参数。

这些参数的具体作用和使用方法可以参考Hive的官方文档。

相关问题

load data inpath '/ss.txt' into table stu_buck; Query ID = root_20230607152813_9b23ac0d-4120-4267-b5ec-a6cb0eaf0988 Total jobs = 2 Launching Job 1 out of 2 Number of reduce tasks determined at compile time: 4 In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number> In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max=<number> In order to set a constant number of reducers: set mapreduce.job.reduces=<number> Cannot run job locally: Number of reducers (= 4) is more than 1 Starting Job = job_1686122831321_0001, Tracking URL = http://hadoop100:8088/proxy/application_1686122831321_0001/ Kill Command = /opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred job -kill job_1686122831321_0001

这段代码是在将数据文件 `/ss.txt` 加载到 Hive 表 `stu_buck` 中。其中的警告信息是关于 MapReduce 任务的配置，告诉你当前任务需要启动一个 Map 任务和四个 Reduce 任务，但是由于这里是本地模式，所以不能运行。它会启动一个 MapReduce 作业，并提供作业 ID 和跟踪 URL，同时还提供了一个 kill 命令，以便你可以在需要的时候终止作业。

Hive reducer

Hive中的Reducer是用来对Map任务的输出进行汇总和处理的。根据引用中提到的Hive自己确定Reducer个数的方法，Hive会根据两个参数来确定Reducer个数，即hive.exec.reducers.bytes.per.reducer和hive.exec.reducers.max。其中，hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数表示每个Reducer任务处理的数据量，默认为1GB。而hive.exec.reducers.max参数表示每个任务最大的Reducer数，默认为999。根据这两个参数，Hive会计算出Reducer的个数。具体计算公式为N=min(参数2，总输入数据量/参数1)。如果Reducer的输入数据总大小不超过1GB，那么只会有一个Reducer任务。如果数据量较大，可以通过调整这两个参数的值来调整Reducer个数。引用中提到的调整reduce个数方法一是调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值，可以通过执行命令"set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000;"来设置每个Reducer处理的数据量。引用中提到的调整reduce个数方法二是设置mapred.reduce.tasks参数的值，可以通过执行命令"set mapred.reduce.tasks = 15;"来设置Reducer的个数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>