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哪些场景下只能使用mAp/rEDuCE,而不使用hivE

找到离存数据最近的一台机器运行和这个数据相关的map任务,reduce是按照你整理出的key有多少个来决定的。一个机器很难说,处理的快的处理多一点,保持所有机器使用平衡。 上面你都自己写了20个map,和文件大小个数有关,和数据条数无关。 要看你...

应该是除了简单查询以外的操作,都需要mapreduce处理

找到离存数据最近的一台机器运行和这个数据相关的map任务,reduce是按照你整理出的key有多少个来决定的。一个机器很难说,处理的快的处理多一点,保持所有机器使用平衡。 上面你都自己写了20个map,和文件大小个数有关,和数据条数无关。 要看你...

map的数量 map的数量通常是由hadoop集群的DFS块大小确定的,也就是输入文件的总块数,正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是10~100个,对于CPU消耗较小的作业可以设置Map数量为300个左右,但是由于hadoop的每一个任务在初始化时需要一定的...

1. Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据。Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而H...

根据你的描述: 先有map然后redcue,但是面对多个job,map和redcue是同时进行的 具体可参考:这里面讲的还是比较全的 mapreduce学习指导及疑难解惑汇总

那就抛弃mapreduce,使用其他组件,查询的数据的话用impala很快

Hive是基于HDFS的离线数据仓库,提供了SQL的支持,将SQL翻译成MapReduce执行。 而HBase是分布式K-V数据库,非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。 更多关于Hive和HBase的介绍,请搜索"lxw的大数据田地".

个人觉得还是写mapreduce任务多,毕竟并不是所有的业务需求都能使用pig hive替代的,很多还是需要自己写的,而且pig和hive也是需要些mapreduce任务的

1.jpg 优化可以从几个方面着手:1. 好的模型设计事半功倍。2. 解决数据倾斜问题。3. 减少job数。4. 设置合理的map reduce的task数,能有效提升性能。(比如,10w+级别的计算,用160个reduce,那是相当的浪费,1个足够)。5. 自己动手写sql解决数据...

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