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hive优化

1、set hive.auto.convert.join=true 设置此参数可以在最大表通过mapper的时候将小表完全放入内存中,从而省略掉常规reduce过程,有时可以减少map过程步骤,启动时执行优化放入 $HOME/.hiverc文件中 用户可以配置小表大小(字节) hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 hive对于右外连接和全外链接不支持这个优化 2、set mapred.reduce.tasks=300 限制reduce个数为300,等于-1取消限制,限制reduce的个数可以减少内存的使用,防止内存溢出 本文转自 yntmdr 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/yntmdr/1718614,如需转载请自行联系原作者

python spark 通过key来统计不同values个数

>>> rdd = sc.parallelize([("a", "1"), ("b", 1), ("a", 1), ("a", 1)]) >>> rdd.distinct().countByKey().items() [('a', 2), ('b', 1)] OR: from operator import add rdd.distinct().map(lambda x: (x[0], 1)).reduceByKey(add) rdd.distinct().keys().map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(add) distinct(numPartitions=None) Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD. >>> sorted(sc.parallelize([1, 1, 2, 3]).distinct().collect()) [1, 2, 3] countByKey() Count the number of...

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