set mapred.reduce.tasks
时间: 2023-04-29 11:01:41 浏览: 67
set mapred.reduce.tasks是一个Hadoop MapReduce的配置参数,用于设置Reduce任务的数量。Reduce任务是MapReduce中的一个阶段,用于将Map任务的输出结果进行聚合和处理。设置mapred.reduce.tasks参数可以控制Reduce任务的数量,从而影响整个MapReduce作业的执行效率和性能。一般来说,设置Reduce任务的数量应该根据数据量和计算复杂度来确定,以达到最优的执行效果。
相关问题
设置reduce数量
在ive中,设置reduce数量可以通过以下两种方法进行:
1. 不指定reduce数量,让Hive根据默认参数自动分配。默认参数包括hive.exec.reducers.bytes.per.reducer和hive.exec.reducers.max,根据这两个参数计算出reduce数量。
2. 手动指定reduce数量,可以通过set mapred.reduce.tasks=13;这样的语句来设置reduce数量。但是需要注意,reduce数量并不是越多越好,过多的reduce会消耗时间和资源,同时也会生成过多的小文件,影响执行效率。因此,需要根据数据量大小和单个reduce任务处理数据量大小来合理设置reduce数量。另外,也可以在hadoop的mapred-default.xml文件中修改默认参数来设置每个job的reduce数量。
使用hivesql 批量count fdp库下表名开头为db_的表的数据量
可以使用如下的HiveSQL语句批量count fdp库下表名开头为db_的表的数据量:
```sql
USE fdp;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;
SET hive.exec.max.created.files=100000;
SET mapred.reduce.tasks=8;
SET mapred.map.tasks=8;
SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge.bucketmapjoin=true;
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
SET hive.map.aggr=true;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET hive.merge.size.per.task=256000000;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.tezfiles=true;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=134217728;
SET hive.merge.size.per.task=1073741824;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET mapred.max.split.size=512000000;
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.enforce.bucketing=true;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;
SET hive.exec.max.created.files=100000;
SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge.bucketmapjoin=true;
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
SET hive.map.aggr=true;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET hive.merge.size.per.task=256000000;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.tezfiles=true;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=134217728;
SET hive.merge.size.per.task=1073741824;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET mapred.max.split.size=512000000;
SELECT COUNT(*) FROM db_table1
UNION ALL
SELECT COUNT(*) FROM db_table2
UNION ALL
SELECT COUNT(*) FROM db_table3
...
UNION ALL
SELECT COUNT(*) FROM db_tableN;
```
其中,需要将 `db_table1` 至 `db_tableN` 替换为实际的表名。如果不确定有哪些表名符合条件,可以使用如下的语句查询:
```sql
SHOW TABLES LIKE 'db_%';
```
该语句会列出所有表名开头为 `db_` 的表。