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groupBy分组#xff1f;会造成一个数据倾斜
1.解决方案#xff1a;将输入在map端进行部分的打乱重分
set hive.groupby.skewindatatrue;
2.在map到reduce端的时候设置combiner进行合并
set hive.map.aggrtrue;
3.在combiner进行合并的时候要知道数据量的大小… 原理和优化
groupBy分组会造成一个数据倾斜
1.解决方案将输入在map端进行部分的打乱重分
set hive.groupby.skewindatatrue;
2.在map到reduce端的时候设置combiner进行合并
set hive.map.aggrtrue;
3.在combiner进行合并的时候要知道数据量的大小如果不是特别大就不需要进行合并
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval100000;如果数据小于10w条那么没必要合并
4.看在combiner合并期间做的合并率
set hive.map.aggr.hash.min.reduction0.5order by是排序全局排序reduce就应该是一个
其实orderby就是一个reduce在进行排序处理那么压力特别大并且容易产生宕机
那么我们在使用这个order by的时候就不能进行全局排序加上limit
set hive.mapred.mode strict;
在严格模式下如果向使用order by进行排序那么必须使用limit进行指定条数sort by排序,不是全局排序单个reduce的排序
问题将每个部门的数据都按照工资进行倒序set mapreduce.job.reduces3;
select * from t_emp distribute by deptno sort by salary desc; sort by 每个mr自己得文件单独排序distribute by 分发将map端得数据按照一定得规则分发给不同得reduce端set mapreduce.job.reduces3;与order by不同order by是全局排序 其实sortby也可以全局排序 reduce是一个得时候就可以全局排序cluster by:分发排序 sort bydistribute by,但是cluster by 这个分发加上排序是只能指定一个字段 转载于:https://www.cnblogs.com/JBLi/p/10834570.html
