pig与大表的倾斜连接导致“拆分元数据大小超过10000000”

bt1cpqcv 于 2021-06-04 发布在 Hadoop

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我们在一个小的（16m行）独立表和一个大的（6b行）倾斜表之间有一个pig连接。常规连接在2小时内完成（经过一些调整）。我们试过了 using skewed 而且能把表演提高到20分钟。
但是，当我们尝试一个更大的倾斜表（19b行）时，我们从sampler作业得到以下消息：

Split metadata size exceeded 10000000. Aborting job job_201305151351_21573 [ScriptRunner]
at org.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfoReader.java:48)
at org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress.createSplits(JobInProgress.java:817) [ScriptRunner]

我们每次尝试都可以复制 using skewed ，并且在使用正则联接时不会发生。
我们试着设置 mapreduce.jobtracker.split.metainfo.maxsize=-1 我们可以在job.xml文件中看到它，但它不会改变任何东西！
这里发生了什么？这是由创建的分发示例的bug吗 using skewed ? 为什么把参数改成 -1 ?

hadoop apache-pig skew

来源：https://stackoverflow.com/questions/17163112/pig-skewed-join-with-a-big-table-causes-split-metadata-size-exceeded-10000000

2条答案

按热度按时间

ars1skjm1#

在较新版本的hadoop（>=2.4.0，但可能更早）中，您应该能够通过使用以下配置属性在作业级别设置最大拆分大小：
mapreduce.job.split.metainfo.maxsize=-1

赞(0）回复(0）举报 2021-06-04

syqv5f0l2#

1mb的小表足够小，可以放入内存，请尝试复制联接。复制连接是只Map的，不会像其他类型的连接那样引起reduce stage，因此不会受到连接键中的偏移的影响。应该很快。

big = LOAD 'big_data' AS (b1,b2,b3);
tiny = LOAD 'tiny_data' AS (t1,t2,t3);
mini = LOAD 'mini_data' AS (m1,m2,m3);
C = JOIN big BY b1, tiny BY t1, mini BY m1 USING 'replicated';

大table总是第一个在声明中。
更新1：如果原始形式的小表不适合内存，那么作为解决方案，您需要将小表划分为足够小的分区以适合内存，然后对大表应用相同的分区，希望您可以将相同的分区算法添加到创建大表的系统中，这样你就不会浪费时间重新划分了。分区之后，您可以使用复制连接，但是需要为每个分区分别运行pig脚本。

赞(0）回复(0）举报 2021-06-04

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