和 MapReduce 一样，Spark 也遵循移动计算比移动数据更划算这一大数据计算基本原则。但是和 MapReduce 僵化的 Map 与 Reduce 分阶段计算相比，Spark 的计算框架更加富有弹性和灵活性，进而有更好的运行性能。Spark 的计算阶段我们可以对比来看。首先和 MapReduce 一个应用一次只运行一个 map 和一个 reduce 不同，Spark 可以根据应用的复杂程
CDH Hive on Spark 是一种优化配置，可以提高 Hive 查询的性能。对于刚入行的开发者来说，可能不太清楚如何实现这个配置。在本文中，我将向你介绍整个配置过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整个配置过程
下面是CDH Hive on Spark 优化配置的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装CDH以及相关组件 |
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Hive本身将SQL转化为M/R执行任务1、列裁剪hive.optimize.cp=true（默认值为真） Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。2、分区裁剪hive.optimize.pruner=true（默认值为真） 可以在查询的过程中减少不必要的分区。 将分区条件条件放入子查询中更为高效，可以减少读入的分区 数目。 Hive 自动执行这种裁剪优化。3、JO
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2023-08-18 18:24:56
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1. 写在前面之前零散的写了一些spark在某一块的性能优化，比如sparkstreaming的性能优化，参数优化，sparkSQL的优化。本篇博文针对spark一些基本的核心优化做一个介绍分享，当然这里的介绍适合rdd,sparkstreaming,sparkSQL等。当然个人认为不管什么样的优化方案和方式都只是为了提供一个优化参考。具体实际的业务中，优化还是得看具体的实际的情况。还是引用某位大
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2023-06-19 12:49:09
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此教程中关于Hive的优化，皆是基于Hive2.x的版本，对于Hive1.x旧版本的优化机制不再复述（新版本已改善或变更）。另外新版本中默认为开启状态的优化配置项，在工作中无需修改，也不再复述。一、HDFS副本数配置项：dfs.replication （ HDFS）介绍：文件副本数，通常设为3，不推荐修改。二、CPU配置查看CPU线程数grep 'processor' /proc/cpuinfo
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2023-06-19 15:52:21
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Spark--优化总结：优化方向RDD/代码调优1.尽可能复用RDD2.保证对一个RDD执行多次算子操作时，这个RDD本身仅仅被计算一次。3.尽量避免使用shuffle类算子4.使用高性能的算子5.广播变量参数调优1.num-executors →==executors数量==2.executor-memory→==executors内存==3.executor-cores→==executor
以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。spark.shuffle.file.buffer 1、默认值：32k 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
【Hive】Hive SQL的优化 文章目录【Hive】Hive SQL的优化1. Hive SQL方面的优化2. Hive配置参数方面优化3. Hadoop集群方面的优化 Hive SQL的执行，Hive的驱动器对SQL进行解析优化，从HDFS获取数据，然后转化为MapReduce，提交到Hadoop集群运行 所以Hive SQL的优化从下面三点来执行。1. Hive SQL方面的优化这方面是
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2023-07-06 21:57:07
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目录 Hive调优原则规划阶段优化Hive表文件的格式Hive文件及中间文件的压缩方式根据业务实际需要创建分区表根据业务实际创建分桶表数据处理阶段优化裁剪列JOIN避免笛卡尔积启动谓词下推开启Map端聚合功能使用Hive合并输入格式合并小文件group by数据倾斜Join数据倾斜低性能的UDF和SerDe局部排序Multiple Insert启用向量化查询引擎启用基于代价的优化使用TA
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2023-09-20 06:27:35
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SparkSQL的优化：（Spark on Hive） （1）内存优化 ①合理设置资源配置 –num-executors executor的个数 –executor-memory 每个executor的内存 –driver-memory Driver端的内存 ②DS和DF的缓存持久化 DS和DF默认的缓存级别是MEMORY_AND_DISK ③DS和DF并不是使用java序列化和kryo序列化，而
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2023-08-08 11:01:04
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背 景Hive 的优化分为join相关的优化和join无关的优化，从项目实际来说, join 相关的优化占了 Hive 优化的大部分内容，而 join 相关的优化又分为 mapjoin 可以解决的 join 优化和mapj oin 无法解决的 join 优化 。 本章将会逐一详细介绍其优化方法和原理 。 另外一点，其实之所以需要优化，基本的本质原因是因为数据倾斜导致的，HiveQL的各种优化方
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2023-07-14 12:32:07
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（一）spark特点：1、高效，采用内存存储中间计算结果，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。2、易用，采用函数式编程风格，提供了超过80种不同的Transformation和Action算子，如map,reduce,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等。3、通用，提供批处理、交互式查询（Spark SQL）、
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2023-07-02 21:34:16
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1.让我们看一下前面的核心参数设置：num-executors=10||20，executor-cores=1||2，executor-memory=10||20，driver-memory=20，spark.default.parallelism=64假设我们的火花队列资源如下：内存=1T，内核=400这里有一些关于如何设置参数的技巧。首先，我们必须了解星火资源的配置和使用原则：在默认的非动态资
1．配置多个executor 在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。同时，由于启动了多个exeucute，在内存与核数不变的情况下，需要调整分配给每个e
1.hive执行引擎Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。默认情况下，Hive on Spark 在YARN模式下支持Spar
CDH常用性能优化
原创
2022-05-13 21:37:53
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1、hive参数优化之默认启用本地模式启动hive本地模式参数，一般建议将其设置为true，即时刻启用：hive (chavin)> set hive.exec.mode.local.auto; hive.exec.mode.local.auto=false2、设置hive执行模式hive (default)> set hive.mapr
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2017-09-27 13:19:00
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集群最优配置的最好方式是通过实验测试，然后衡量结果。普通配置--元数据连接超时
set hive.metastore.client.socket.timeout=500;
--指定MR任务运行队列
set mapreduce.job.queuename=bigdata;
--指定作业名称,如果脚本中有多个sql语句，那么你设定jobname后，所有的sql生成的job都会有同一个名字
set ma
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2023-08-30 18:18:44
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一、hive参数优化 hive通过将查询划分成一个或多个MapReduce任务达到并行处理的目的。每个任务都可能具有多个mapper和reducer任务，其中至少有一些是可以并行执行的。确定最佳的mapper个数和reducer个数取决于多个变量，例如输入的数据量大小以及对这些数据执行的操作类型等。保持平衡性是很有必要的，对于Spark/Had
Hello，大家好，我是勾叔。今天带大家从参数优化方面来聊Hive调优策略。参数优化包括本地模式 、严格模式 、JVM重用 、并行执行、推测执行 、合并小文件 、Fetch模式等。1. 本地模式当Hive处理的数据量较小时，启动分布式去处理数据会有点浪费，因为可能启动的时间比数据处理的时间还要长。Hive支持将作业动态地转为本地模式，其具体配置如下：SET hive.exec.mode.local
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2023-09-11 12:43:11
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