当前位置：首页 > 行业动态 > 正文

如何配置MapReduce和MapJoin以优化Hive性能？

admin
行业动态
2024-11-16
1

MapReduce和MapJoin是Hive中常用的两种数据处理方式。MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集；而 MapJoin是Hive的一种优化技术，用于提高查询性能。

在Hive中，MapReduce和MapJoin是两个重要的优化工具，能够显著提高查询性能，本文将详细介绍这些配置参数及其作用，并通过表格形式进行说明。

MapReduce相关配置参数

参数名称	默认值	描述
`mapred.reduce.tasks`	1	设置每个job的reduce任务数。
`mapreduce.job.reduces`	1	设置每个job的reduce任务数。
`hive.exec.reducers.max`	1009	设置最大的reduce数限制。
`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer`	268435456	设置每个reduce任务处理的字节数。
`hive.groupby.skewindata`	false	是否对倾斜数据进行负载均衡。
`set hive.auto.convert.join`	false	是否自动将符合条件的join转换为mapjoin。
`set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize`	0	设置HDFS文件切分的最小大小。
`set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize`	268435456	设置HDFS文件切分的最大大小。

Hive常用配置参数

参数名称	默认值	描述
`hive.exec.dynamic.partition`	false	是否支持动态分区。
`hive.exec.dynamic.partition.mode`	strict	动态分区模式，strict或nonstrict。
`hive.exec.max.dynamic.partitions`	1000	最大动态分区数。
`hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode`	100	每个节点允许的最大动态分区数。
`hive.exec.reduce.dynamic.partition`	true	是否在reduce阶段执行动态分区。
`hive.optimize.sort.dynamic.partition`	true	是否优化动态分区时的排序操作。
`hive.exec.mode.local.auto`	false	是否根据输入数据大小决定是否在本地运行MapReduce任务。
`hive.exec.parallel`	false	是否并行执行MapReduce任务。
`hive.merge.mapfiles`	false	是否合并Map输出的小文件。
`hive.merge.mapredfiles`	false	是否合并MapReduce任务结束时的小文件。
`hive.merge.size.per.task`	268435456	合并文件的大小。
`hive.merge.smallfiles.avgsize`	16000000	当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件合并。
`hive.auto.convert.join`	false	是否自动将普通join转换为Map join。
`hive.auto.convert.join.noconditionaltask`	false	是否将多个Map join合并成一个任务。
`hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size`	100000000	多个Map join合并后的总大小阈值。
`hive.mapjoin.smalltable.filesize`	25000000	小表的最大文件大小，超过此大小的表将不会被转换为Map join。
`hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage`	0.90	Local task可以使用的最大内存百分比。
`hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage`	0.55	如果Map join后面紧跟着group by任务，这种情况下local task的最大内存使用率。
`hive.mapjoin.check.memory.rows`	100000	Local task每处理多少行数据就进行一次内存检查。

Map Join原理与参数

参数名称	默认值	描述
`hive.auto.convert.join`	false	是否自动将符合条件的join转换为Map join。
`hive.mapjoin.smalltable.filesize`	25,000,000 (25MB)	小表的最大文件大小，超过此大小的表将不会被转换为Map join。
`hive.auto.convert.join.noconditionaltask`	false	是否将多个Map join合并成一个任务。
`hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size`	100,000,000 (100MB)	多个Map join合并后的总大小阈值。
`hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage`	0.90	Local task可以使用的最大内存百分比。
`hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage`	0.55	如果Map join后面紧跟着group by任务，这种情况下local task的最大内存使用率。
`hive.mapjoin.check.memory.rows`	100,000	Local task每处理多少行数据就进行一次内存检查。

FAQs常见问题解答

Q1: 什么时候使用MapJoin？

A1: MapJoin适用于一个小表和一个大表进行连接的场景，由于MapJoin是在Map阶段完成的，不需要进入Reduce阶段，因此可以节省大量数据传输时间，从而提高查询效率，通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景，具体小表有多小，由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定，该参数表示小表的总大小，默认值为25M。

如何配置MapReduce和MapJoin以优化Hive性能？第1张