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hive中的mapjoin

在Hive中,common join是很慢的,如果我们是一张大表关联多张小表,可以使用mapjoin加快速度。 mapjoin主要有以下参数: hive.auto.convert.join : 是否自动转换为mapjoin hive.mapjoin.smalltable.filesize : 小表的最大文件大小,默认为25000000,即25M hive.auto.convert.join.noconditionaltask : 是否将多个mapjoin合并为一个 hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size : 多个mapjoin转换为1个时,所有小表的文件大小总和的最大值。 例如,一个大表顺序关联3个小表a(10M), b(8M),c(12M),如果hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size的值: 1.小于18M,则无法合并mapjoin,必须执行3个mapjoin; 2.大于18M小于30M,则可以合并a和b表的mapjoin,所以只需要执行2个mapjoin; 3.大于30M,则可以将...

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一、配置环境变量: export SPARK_HOME=/usr/hdp/2.2.8.0-3150/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6 PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin export PATH 二、配置环境: vi ./conf/spark-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73 export SPARK_MASTER_IP=192.168.1.101 export SPARK_WORKER_CORES=2 #当前节点的cpu使用个数 export SPARK_WORKER_MEMORY=1g #当前节点的内存 export HADOOP_CONF_DIR=/usr/hdp/2.2.8.0-3150/hadoop/etc/hadoop 三、配置节点地址: vi ./conf/slaves 添加: 192.168.1.101 192.168.1.102 192.168.1.103 四、启动查看: sbin/start-all.sh 集群页面:192.168.1.103:8080 各个节点的页面地...

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