hive on mr 参数配置

Hive on MapReduce是一种将Hadoop MapReduce框架用于处理大规模数据的模式，它利用Hive SQL查询语言来管理MapReduce任务。在配置Hive on MR时，有几个关键参数需要调整：

1. `hive.mapred.mode`: 设置为`mr`表示使用MapReduce作为执行引擎。默认值就是这个。

2. `mapreduce.job.reduces`: 它指定并行运行的Reducer数量。合理的设置取决于你的集群规模和任务复杂度。

3. `hive.exec.compress.output`: 如果设为`true`，则可以压缩输出的数据文件，减少存储空间。这通常会增加一些计算时间。

4. `hive.exec.parallel`: 控制是否允许同时执行多个Map或Reduce任务。启用它可以提高处理速度，但可能会消耗更多的资源。

5. `hive.exec.task.threads`: 指定每个Task（Mapper或Reducer）的最大并发线程数。

6. `hive.optimize.sort.dynamic.partition`: 若设置为`true`，Hive可以根据表分区动态地优化排序过程。

7. `hive.tez.container.size`: 当使用Tez作为执行引擎时（如Hive Tez），这是分配给单个container的内存大小。

调整这些参数时，要确保它们与你的硬件、数据量以及查询需求匹配，避免过多或过少导致性能问题或资源浪费。

相关问题

hive配置spark执行引擎

为了在Hive中使用Spark作为执行引擎，需要进行以下配置：

1. 安装Spark：首先需要在集群中安装Spark，并设置SPARK_HOME环境变量，以便Hive能够找到Spark。

2. 启用Spark支持：在Hive的配置文件hive-site.xml中，需要加入以下配置项：

<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>spark</value>
  <description>Execution engine for Hive, either mr or spark</description>
</property>

3. 配置Spark参数：在Hive的配置文件hive-site.xml中，可以设置一些关于Spark的参数，例如：

<property>
  <name>spark.master</name>
  <value>yarn</value>
  <description>The master URL for the Spark cluster manager</description>
</property>
<property>
  <name>spark.executor.memory</name>
  <value>4g</value>
  <description>Amount of memory per executor process</description>
</property>

4. 配置Hive on Spark：如果使用的是Hive on Spark，还需要进行以下配置：

<property>
  <name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
  <value>600s</value>
  <description>Timeout for Hive client to wait for Spark client to connect</description>
</property>
<property>
  <name>hive.spark.client.server.connect.timeout</name>
  <value>600s</value>
  <description>Timeout for Spark client to connect to Hive client server</description>
</property>

以上就是在Hive中配置Spark执行引擎的步骤。需要注意的是，配置参数的具体值需要根据集群的实际情况进行调整。