hive中reducer个数的限制

时间: 2024-01-29 15:02:06 浏览: 189

Apache Hive面试题

### Apache Hive面试题详解 #### 一、Hive Metastore的三种模式 Hive Metastore服务主要用于存储Hive的元数据信息，包括表结构、分区信息等。Hive支持三种Metastore的存储模式： 1. **内嵌Derby方式**： - **特点**：这是Hive默认的启动模式，主要用于单元测试场景。 - **缺点**：在同一时间内只能有一个进程连接使用数据库。这意味着如果你在进行多用户并发测试或生产环境部署时，这种方式并不适用。 2. **Local方式**（本地MySQL）： - **特点**：通过配置让Hive连接本地安装的MySQL服务器来存储元数据。 - **优势**：相比Derby，MySQL提供了更强大的并发处理能力和更好的性能。 3. **Remote方式**（远程MySQL）： - **特点**：通过配置让Hive连接远程MySQL服务器来存储元数据。 - **优势**：适合生产环境，特别是需要高可用性和高并发性的场景。 #### 二、Hive内部表与外部表的区别 1. **定义**： - **内部表**：默认创建的表类型，没有`EXTERNAL`关键字。 - **外部表**：创建时带有`EXTERNAL`关键字。 2. **数据存储位置**： - **内部表**：数据存储在HDFS上，路径由Hive自动指定或通过`LOCATION`指定。 - **外部表**：数据存储在HDFS上，但必须通过`LOCATION`显式指定路径。 3. **删除表时的行为**： - **内部表**：删除表时，其对应的元数据和实际存储的数据都会被删除。 - **外部表**：删除表时，仅删除元数据，数据文件仍然保留在HDFS上。 4. **应用场景**： - **内部表**：适用于数据完全由Hive管理的情况。 - **外部表**：适用于数据需要被多个表共享或由其他工具处理的情况。 #### 三、Hive四种排序方式的区别 1. **ORDER BY**： - **特点**：全局排序，确保所有输出数据按指定字段排序。 - **限制**：只能使用一个Reducer，效率较低，尤其是在大数据量情况下。 2. **SORT BY**： - **特点**：局部排序，每个Reducer内部的数据按指定字段排序。 - **优势**：可以通过设置多个Reducer提高性能。 - **配合LIMIT使用**：提高性能，减少不必要的排序开销。 3. **DISTRIBUTE BY**： - **特点**：按指定字段将数据分布到不同的Reducer中。 - **作用**：用于数据的初步划分。 4. **CLUSTER BY**： - **特点**：特殊形式的`DISTRIBUTE BY` + `SORT BY`，同时具备数据分布和排序功能。 - **限制**：仅支持降序排序，不支持ASC或DESC指定。 #### 四、Hive大表Join小表的优化方法 1. **小表前置**： - **方法**：将小表放在Join操作的前面。 - **效果**：Hive能够将小表缓存到内存中，从而提高Join操作的效率。 #### 五、Hive中各种Join类型 1. **内关联（INNER JOIN）**： - **功能**：只返回能关联上的结果记录。 2. **左外关联（LEFT [OUTER] JOIN）**： - **功能**：以左侧表作为主表，返回所有左侧表的记录，并尝试与其他表关联，未匹配到的右侧表字段填充为NULL。 3. **右外关联（RIGHT [OUTER] JOIN）**： - **功能**：与左外关联相反，以右侧表作为主表。 4. **全外关联（FULL [OUTER] JOIN）**： - **功能**：返回两个表的所有记录，未匹配到的字段填充为NULL。 5. **左半关联（LEFT SEMI JOIN）**： - **功能**：返回左侧表中出现在右侧表中的记录。 6. **笛卡尔积关联（CROSS JOIN）**： - **功能**：返回两个表的笛卡尔积结果。 #### 六、Hive SQL解析为MR Job的过程 1. **语法解析**： - **工具**：使用Antlr完成SQL语句的词法和语法解析，生成抽象语法树（AST）。 2. **生成查询单元（QueryBlock）**： - **内容**：遍历AST，生成基本查询单元QueryBlock，包含输入源、计算过程和输出。 3. **生成操作符树（OperatorTree）**： - **过程**：遍历QueryBlock，生成由操作符组成的树形结构，为MapReduce任务提供基础。 4. **操作符树优化**： - **目的**：减少MapReduce Job数量，减少shuffle数据量。 5. **生成MapReduce Job**： - **过程**：遍历优化后的操作符树，将其转换为具体的MapReduce任务。 6. **任务优化**： - **目标**：进一步优化MapReduce任务，生成最终执行计划。 #### 七、Hive UDF - **概念**：User Defined Function，用户自定义函数。 - **用途**：扩展Hive的功能，允许开发人员编写自己的函数来处理特定的数据处理需求。 - **类型**： - **UDAF**：用户自定义聚合函数。 - **UDTF**：用户自定义表生成函数。 - **开发**：通常使用Java语言开发，并通过Hive提供的API进行注册和调用。通过以上内容，我们详细了解了Apache Hive的重要知识点，这些内容不仅对于准备面试的求职者来说非常有用，同时也为Hive的深入学习提供了扎实的基础。

在Hive中，可以通过设置以下参数来控制Reducer的数量： 1. hive.exec.reducers.max：该参数指定了一个job中最大的Reducer数量。默认值是1000。如果设置为-1，则表示没有限制。 2. mapreduce.job.reduces：该参数指定了一个job中Reducer的数量。默认值是1。 3. mapred.reduce.tasks：该参数与mapreduce.job.reduces作用相同，但是在旧版本的Hadoop中使用。需要注意的是，Reducer的数量不是越多越好，过多的Reducer会增加IO开销和网络开销，导致性能下降。因此，在设置Reducer数量时，需要根据数据量、集群配置等因素进行综合考虑。

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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>

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