目录一、数据倾斜分桶优化使用场景：优化大表和大表的join原理：二、运行时优化三、编译时优化四、union的优化五、group by优化六、presto内存优化一、数据倾斜1. 本地模式设置参数set hive.exec.mode.local.auto=true;同时满足3个条件输入的数据量大小小于128MMaptask的个数小于等于3reducetask的个数小于等于12.fetch抓取设置参数
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2023-09-22 22:08:04
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一、问题展示1、简单插入需要1秒语句截图如下：MySQL简单INSERT超慢原因排查-1.jpg (42.25 KB, 下载次数: 0)2018-10-11 09:48 上传耗时截图如下：MySQL简单INSERT超慢原因排查-2.jpg (38.24 KB, 下载次数: 0)2018-10-11 09:48 上传2、profile展示：MySQL简单INSERT超慢原因排查-3.jpg (60.
问题描述：Hive执行insert语句时一直卡住不动 执行到这里时就卡住了，等了好久都没反应解决：查看Hive.log Hive一直在连接重试，看到这里猜想应该是8032端口有问题 百度了解8032端口的作用到Hadoop中查看RM日志：hadoop-hadoop-resourcemanager-CNWOKARMS-NODE01.log 发现8033被占用 使用netstat –anp | gre
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2023-06-01 17:56:09
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# Hive Insert Into 性能优化
在使用Hive进行数据分析时，我们经常需要将计算结果写入到Hive表中以供后续使用。而对于大规模数据集的写入操作，性能优化变得尤为重要。本文将介绍一些Hive Insert Into的性能优化技巧，并提供相关的代码示例。
## 1. 使用动态分区
在Hive中，动态分区是一种将数据按照特定列的值自动分发到不同分区的机制。这种机制可以避免数据倾斜
# Hive优化：解决Insert操作慢的问题
Hive作为一个基于Hadoop的数仓解决方案，广泛应用于大数据的处理与分析。但在实际操作中，用户经常会遇到Insert速度较慢的问题，这对数据处理效率产生影响。本文将探讨如何优化Hive的Insert操作，并提供一些实用的代码示例。
## 问题分析
Hive的Insert操作较慢，通常与以下因素有关：
1. **文件格式选择**：不合理的文
文章目录1.行存储和列存储2.Hive分区3.Hive分桶优化4.MapJoin优化5.Bucket-MapJoin(桶表的MapJoin)6.SMB Join(Sorted Merge Bucket Join)优化7.Hive索引行组索引布隆过滤器 1.行存储和列存储列存储：每个文件存储一个列,多个文件存储多个列,多个文件合成一张二维表 优点：针对列的增删改查都很容易列单独存储，对于每个列都可
大家好：我是雪地车我们今天来测试一下，hive对elasticsearch表进行操作的时候，会怎样影响elasticsearch中的数据呢主要是测试insert into和insert overwrite操作测试重要结论：1.elasticsearch字段较多时，可以建立多个hive映射表分别进行写入2.hive无法删除elasticsearch中的记录，只能插入和更新3.hive的insert
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2023-07-28 09:19:00
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## 实现“insert into hive”教程
### 流程概述
为了向小白开发者传授如何实现“insert into hive”，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 创建一个新的Hive表 |
| 3 | 插入数据到新表中 |
### 详细操作步骤
#### 步骤1：连接到Hive数据
基于Apache hive 1.1.0/2.3.1/3.1.0分析和总结hive insert overwrite遇到的问题。
1 测试的版本Apache hive 1.1.0/2.3.1/3.1.02 insert overwrite使用说明表类型使用场景hive操作逻辑非分区表insert overwrite table t select col f
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2023-08-24 22:52:28
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近一个月来，主要针对数据仓库的数据融合进行研究工作。尝试使用kettle在hive和数据库之间进行导数据。针对hive上的查询，kettle可以进行的很快，但是针对hive上插入，就变的十分慢。原因主要就是因为hive本身就不知道insert的批量处理，针对独立的hive版本驱动，kettle是没有进行相应驱动的集成，依次会调用独立的insert的插入功能，此时，hive将每一个insert进行m
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2023-09-21 10:14:45
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使用 hint 来改写执行计划select a.*, b.*
from fctOrders a
inner join employees b on a.employee_id = b.employee_id显然 fctOrder 表的记录要比 employees 多上好几个数量级。将 fctOrders 放在第一位导致第一遍 map 跑批的数据量增大。因此当尽量用小表在 join 的左边。有了
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2023-09-21 15:15:46
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# 实现“hive with as insert into”的流程
## 概述
在Hive中，通过使用“with as insert into”可以通过一个查询将数据插入到一个新表中。这种语法可以简化代码，并提高查询的可读性和可维护性。本文将介绍如何使用“hive with as insert into”。
## 实现步骤
下表展示了实现“hive with as insert into”的步
原创
2023-10-28 04:53:38
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最近用到hive，这里做个笔记hive导入数据hive不支持 insert 语句，数据只能通过 load 导入1.本地导入hive> load data local inpath 'file-path' into table table-name;2.HDFS导入hive> load data inpath 'hdfs-path' into table table-name;本地导入的
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2023-09-08 14:45:24
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1. 准备测试数据首先创建普通表：create table test(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;创建分区表：CREATE EXTERNAL TABLE test_p(
id int,
name string
)
partitioned by (date
# Hive数据插入操作
## 概述
在Hive中，我们可以使用`INSERT INTO`语句将数据插入到表中。本文将介绍Hive中实现"INSERT INTO"的步骤以及每一步所需的代码。
## 流程
下面是实现"Hive INSERT INTO"的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建目标表 |
| 步骤 2 | 加载数据到临时表 |
|
原创
2023-10-18 08:13:44
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1. 使用insert......select......\语法：insert overwrite table dest_table partition(dt='xxxxxx')selectc1,c2from src_tablewhere......
复制代码select中的字段顺序与dest_table的一定要一致，字段名与dest_table的最好要一致。映射时是以字段顺序为准，不以
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2023-09-01 14:51:26
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当你有这么个需求从某张hive表里做各类统计，完了之后落到各个分类的统计表里存储。自然而然我们会想到使用hive的Multi Insert 语句来实现。因为使用Multi Insert 语句可以避免多次扫描同一份原始表数据。本文记录一次使用Multi Insert 语句出现的GC overhead limit exceeded问题。问题描述我有这么个需求从某个域名相关的表里统计各个维度的数据落到相
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2023-10-08 09:20:46
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最近在做一个大数据类项目，用到了Hadoop Hive SparkStreaming kafka等技术，整体面很广，本片仅介绍在开发过程中遇到的大数据量写入遇到的写入特别慢的解决过程。说明： 我之前没接触过Hive相关，所以可能有些地方不是很准确，或者是还有其它解决方案，欢迎大家指出以备完善。场景： 现在有个场景：50W数据写入hive库，会使用哪种方案。我之前没接触过Hive相关知识，最开始的方
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2023-09-01 14:50:06
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一.数据准备(4表联查)1.创建车辆信息表:create external table car(
car_id string comment '车辆ID',
customer_id string comment '客户ID',
car_brand string comment '车辆品牌',
car_serial string comment '车辆系列',
yearcheck_dt s
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2023-10-08 21:52:40
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一、关于Hive的insert into 和 insert overwrite与数据分区1》数据分区：数据库分区的主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区。 2》建立分区语法：create external table
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2023-08-11 18:20:21
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