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Hive配置项的含义详解(3)

hive.exec.script.maxerrsize:一个map/reduce任务允许打印到标准错误里的最大字节数,为了防止脚本把分区日志填满,默认是100000;

hive.exec.script.allow.partial.consumption:hive是否允许脚本不从标准输入中读取任何内容就成功退出,默认关闭false;

hive.script.operator.id.env.var:在用户使用transform函数做自定义map/reduce时,存储唯一的脚本标识的环境变量的名字,默认HIVE_SCRIPT_OPERATOR_ID;

hive.exec.compress.output:控制hive的查询结果输出是否进行压缩,压缩方式在hadoop的mapred.output.compress中配置,默认不压缩false;

hive.exec.compress.intermediate:控制hive的查询中间结果是否进行压缩,同上条配置,默认不压缩false;

hive.exec.parallel:hive的执行job是否并行执行,默认不开启false,在很多操作如join时,子查询之间并无关联可独立运行,这种情况下开启并行运算可以大大加速;

hvie.exec.parallel.thread.number:并行运算开启时,允许多少作业同时计算,默认是8;

hive.exec.rowoffset:是否提供行偏移量的虚拟列,默认是false不提供,Hive有两个虚拟列:一个是INPUT__FILE__NAME,表示输入文件的路径,另外一个是BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE,表示记录在文件中的块偏移量,这对排查出现不符合预期或者null结果的查询是很有帮助的(来自这篇文章);

hive.task.progress:控制hive是否在执行过程中周期性的更新任务进度计数器,开启这个配置可以帮助job tracker更好的监控任务的执行情况,但是会带来一定的性能损耗,当动态分区标志hive.exec.dynamic.partition开启时,本配置自动开启;

hive.exec.pre.hooks:执行前置条件,一个用逗号分隔开的实现了org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext接口的java class列表,配置了该配置后,每个hive任务执行前都要执行这个执行前钩子,默认是空;

hive.exec.post.hooks:同上,执行后钩子,默认是空;

hive.exec.failure.hooks:同上,异常时钩子,在程序发生异常时执行,默认是空;

hive.mergejob.maponly:试图生成一个只有map的任务去做merge,前提是支持CombineHiveInputFormat,默认开启true;

hive.mapjoin.smalltable.filesize:输入表文件的mapjoin阈值,如果输入文件的大小小于该值,则试图将普通join转化为mapjoin,默认25MB;

hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage:mapjoin本地任务执行时hash表容纳key/value的最大量,超过这个值的话本地任务会自动退出,默认是0.9;

hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage:类似上面,只不过是如果mapjoin后有一个group by的话,该配置控制类似这样的query的本地内存容量上限,默认是0.55;

hive.mapjoin.check.memory.rows:在运算了多少行后执行内存使用量检查,默认100000;

hive.heartbeat.interval:发送心跳的时间间隔,在mapjoin和filter操作中使用,默认1000;

hive.auto.convert.join:根据输入文件的大小决定是否将普通join转换为mapjoin的一种优化,默认不开启false;

hive.script.auto.progress:hive的transform/map/reduce脚本执行时是否自动的将进度信息发送给TaskTracker来避免任务没有响应被误杀,本来是当脚本输出到标准错误时,发送进度信息,但是开启该项后,输出到标准错误也不会导致信息发送,因此有可能会造成脚本有死循环产生,但是TaskTracker却没有检查到从而一直循环下去;

hive.script.serde:用户脚本转换输入到输出时的SerDe约束,默认是org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe;

hive.script.recordreader:从脚本读数据的时候的默认reader,默认是org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TextRecordReader;

hive.script.recordwriter:写数据到脚本时的默认writer,默认org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TextRecordWriter;

hive.input.format:输入格式,默认是org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat,如果出现问题,可以改用org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;

hive.udtf.auto.progress:UDTF执行时hive是否发送进度信息到TaskTracker,默认是false;

hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution:reduce任务推测执行是否开启,默认是true;

hive.exec.counters.pull.interval:运行中job轮询JobTracker的时间间隔,设置小会影响JobTracker的load,设置大可能看不出运行任务的信息,要去平衡,默认是1000;

hive.enforce.bucketing:数据分桶是否被强制执行,默认false,如果开启,则写入table数据时会启动分桶,个人对分桶的理解可以参考这篇文章,写的较清楚,有示例,分桶在做全表查询和带有分区字段查询时感觉影响不大,主要作用在sampling;

hive.enforce.sorting:开启强制排序时,插数据到表中会进行强制排序,默认false;

hive.optimize.reducededuplication:如果数据已经根据相同的key做好聚合,那么去除掉多余的map/reduce作业,此配置是文档的推荐配置,建议打开,默认是true;

hive.exec.dynamic.partition:在DML/DDL中是否支持动态分区,默认false;

hive.exec.dynamic.partition.mode:默认strict,在strict模式下,动态分区的使用必须在一个静态分区确认的情况下,其他分区可以是动态;

hive.exec.max.dynamic.partitions:动态分区的上限,默认1000;

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode:每个mapper/reducer节点可以创建的最大动态分区数,默认100;

hive.exec.max.created.files:一个mapreduce作业能创建的HDFS文件最大数,默认是100000;

hive.exec.default.partition.name:当动态分区启用时,如果数据列里包含null或者空字符串的话,数据会被插入到这个分区,默认名字是__HIVE_DEFAULT_PARTITION__;

hive.fetch.output.serde:FetchTask序列化fetch输出时需要的SerDe,默认是org.apache.hadoop.hive.serde2.DelimitedJSONSerDe;

hive.exec.mode.local.auto:是否由hive决定自动在local模式下运行,默认是false,关于满足什么条件开启localmode,可以参考这篇文章

posted on 2013-09-10 13:45 changedi 阅读(3663) 评论(1)  编辑  收藏 所属分类: 数据

评论

# re: Hive配置项的含义详解(3) 2013-09-10 16:22 tb

解释比较详细的啊  回复  更多评论   


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