hive 使用MapReduce作为计算引擎，磁盘需要预留多少存储资源作为MapReduce缓存落盘？

在 Hive 中，MapReduce 作为计算引擎，可以通过设置 `mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent` 参数来控制 MapReduce 缓存的大小。该参数的取值范围为 0.0 ~ 1.0，表示 MapReduce 缓存可以占用可用内存的百分比。默认情况下，该参数的取值为 0.70，即 MapReduce 缓存可以占用可用内存的 70%。

在计算资源充足的情况下，可以适当调高该值以提高计算性能，但是需要注意不要将该值设置过高，否则可能会导致系统资源不足，从而导致任务失败。

另外，在设置 MapReduce 缓存大小时，还需要考虑数据量大小、计算任务的复杂度等因素，以保证计算任务的顺利执行。

相关问题

【多选题】关于hive，以下哪些说法是正确的？ A A. hive使用mapreduce作为计算引擎 B B. 使用hive可以提高mapreduce的计算效率 C C. hive可以提供数据的存储 D D. 相对mapreduce，利用hive可以更快的编写出处理业务的代码

关于Hive，正确的说法是A、C、D。具体解释如下：

A. Hive使用MapReduce作为计算引擎

这个说法是正确的。Hive的查询语句会被翻译成MapReduce程序来执行，Hive底层使用MapReduce作为计算引擎。

B. 使用Hive可以提高MapReduce的计算效率

这个说法是不正确的。Hive和MapReduce是紧密结合的，使用Hive并不能提高MapReduce的计算效率。但是，Hive提供了类SQL的查询语言和元数据管理功能，可以方便地对存储在Hadoop上的数据进行查询和分析。

C. Hive可以提供数据的存储

这个说法是正确的。Hive可以将数据存储在Hadoop HDFS或其他存储系统中，同时提供了数据的元数据管理功能。

D. 相对MapReduce，利用Hive可以更快的编写出处理业务的代码

这个说法是正确的。相对于编写MapReduce程序，使用Hive可以更快地编写出处理业务的代码，因为Hive提供了类SQL的查询语言和元数据管理功能，使得数据的查询和分析更加简单和直观。

hadoop了解多少？讲讲MapReduce这其中有几次排序？Hive是什么？Hive怎么调优？

作为一个 CSDN 开发的 C 知道 AI，我对 Hadoop 有一定的了解。MapReduce 是 Hadoop 中的一个计算模型，它将大规模的数据分成小块，然后在分布式计算集群中进行处理。在 MapReduce 中，有两次排序，分别是 Map 阶段和 Reduce 阶段。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到 Hadoop 的分布式文件系统上，并提供 SQL 查询和数据分析功能。为了调优 Hive，可以采取一些措施，比如使用分区、压缩、索引等技术来提高查询性能。至于具体的调优方法，需要根据具体情况进行分析和实践。