technology - version de hadoop

Hive no puede establecer manualmente el número de reductores

Question

Tengo la siguiente consulta de colmena:

select count(distinct id) as total from mytable;

que genera automáticamente:
1408 Mapeadores
1 Reductor

Necesito configurar manualmente el número de reductores y he intentado lo siguiente:

set mapred.reduce.tasks=50
set hive.exec.reducers.max=50

pero ninguno de estos ajustes parece ser respetado. La consulta tarda una eternidad en ejecutarse. ¿Hay alguna manera de configurar manualmente los reductores o quizás reescribir la consulta para que pueda generar más reductores? ¡Gracias!

Answer 1

El número de reductores depende también del tamaño del archivo de entrada

Por defecto es 1GB (1000000000 bytes). Puede cambiar eso estableciendo la propiedad hive.exec.reducers.bytes.per.reducer:

1. ya sea cambiando hive-site.xml

   <property>
   <name>hive.exec.reducers.bytes.per.reducer</name>
   <value>1000000</value>
   </property>

2. o usando el conjunto

   $ hive -e "set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000"

Answer 2

Puede establecer el número de reductores generados por nodo en el archivo de configuración conf/mapred-site.xml . Vea aquí: http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.0/cluster_setup.html .

En particular, debe establecer esta propiedad:

mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum

Answer 3

escribiendo una consulta en una colmena como esta:

 SELECT COUNT(DISTINCT id) ....

siempre resultará en el uso de un solo reductor. Debieras:

1. use este comando para establecer el número deseado de reductores:

   establecer mapred.reduce.tasks = 50

2. reescribir la consulta de la siguiente manera:

SELECCIONAR COUNT (*) FROM (SELECCIONAR ID DISTINCT FROM ...) t;

Esto dará como resultado 2 trabajos de mapa + reducción en lugar de uno, pero la ganancia de rendimiento será sustancial.

Answer 4

Mapper depende totalmente del número de archivos, es decir, del tamaño del archivo, podemos llamarlo como divisiones de entrada. Dividir está notando, pero la división lógica de datos. Ejemplo: mi tamaño de archivo es de 150 MB y mi bloque predeterminado de HDFS es de 128 MB. Creará dos divisiones significa dos bloques. Dos Mapper serán asignados para este trabajo.

Imp Nota: Supongamos que he especificado que el tamaño de división es de 50 MB, entonces comenzará 3 Mapper, porque depende totalmente del número de división.

Imp Nota: si espera 10TB de datos de entrada y tiene un tamaño de bloques de 128MB , terminará con 82,000 mapas , a menos que Configuration.set (MRJobConfig.NUM_MAPS, int) (que solo proporciona una pista al marco) se use para establecerlo aún más alto.

Nota: si no hemos especificado el tamaño de división, tomará el tamaño de bloque hdfs predeterminado como tamaño dividido.

Reducer tiene 3 fases principales: mezclar, clasificar y reducir .

Comando:

1] Establecer tarea de mapa: -D mapred.map.tasks = 4
2] Establecer tarea de reducción: -D mapred.reduce.tasks = 2