Hive怎样决定reducer个数?
Hadoop MapReduce程序中,reducer个数的设定极大影响执行效率 ,这使得Hive怎样决定reducer个数成为一个关键问题。遗憾的是Hive的估计机制很弱,不指定reducer个数的情况下,Hive会猜测确定一个reducer个数,基于以下两个设定:
1. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(默认为1000^3)
2. hive.exec.reducers.max(默认为999)
计算reducer数的公式很简单:
N=min(参数2,总输入数据量/参数1)
通常情况下,有必要手动指定reducer个数。考虑到map阶段的输出数据量通常会比输入有大幅减少,因此即使不设定reducer个数,重设参数2还是必要的。依据Hadoop的经验,可以将参数2设定为0.95*(集群中TaskTracker个数)。
Reduce任务设置多少个?
正确的reduce任务的 个数应该是0.95或者1.75 ×(节点数 ×mapred.tasktracker.tasks.maximum参数值) 。如果任务数是节点个数的0.95倍,那么所有的reduce任务能够在 map任务的输出传输结束后同时开始运行。如果任务数是节点个数的1.75倍,那么高速的节点会在完成他们第一批reduce任务计算之后开始计算第二批 reduce任务,这样的情况更有利于负载均衡。