MAPREDUCE服务 MRS-为什么创建Hive表失败？:回答

时间：2024-11-28 01:44:19

MAPREDUCE服务 MRS

回答

当源表或子查询具有大数据量的Partition时，创建Hive表失败。执行查询需要很多的task，此时输出的文件数就会很多，从而导致driver OOM。

可以在创建Hive表的语句中增加distribute by子句来解决这个问题，其中distribute by的字段要选取合适的cardinality（即distinct值的个数）。

distribute by子句限制了Hive表的Partition数量。增加distribute by 子句后，最终的输出文件数取决于指定列的cardinality和“spark.sql.shuffle.partitions”参数值。但如果distribute by的字段的cardinality值很小，例如，“spark.sql.shuffle.partitions”参数值为200，但distribute by字段的cardinality只有100，则输出的200个文件中，只有其中100个文件有数据，剩下的100个文件为空文件。也就是说，如果选取的字段的cardinality过低，如1，则会造成严重的数据倾斜，从而严重影响查询性能。

因此，建议选取的distribute by字段的cardinality个数要大于“spark.sql.shuffle.partitions”参数，可大于2~3倍。

示例：

create table hivetable1 as select * from sourcetable1 distribute by col_age;

上一篇：MAPREDUCE服务 MRS-如何在CarbonData中配置非安全内存？:回答

下一篇：MAPREDUCE服务 MRS-当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？:回答