# Hive on Tez 调优指南
## 概述
在使用 Hive on Tez 进行大数据处理时，我们经常需要对作业进行优化以提高性能和效率。本文将介绍如何调优 Hive on Tez 的流程和每一步需要做的事情。
## 流程
下面的表格展示了 Hive on Tez 调优的流程：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1. 分析查询 | 首先，我们需要分析查询语句以确定
原创
2023-09-15 08:46:15
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Hive性能调优一 Hive性能调优工具 - EXPLAIN二 Hive性能调优工具 - ANALYZE三 Hive优化设计四 Job优化 - 本地模式(强烈推荐)五 Job优化 - JVM重用（JVM Reuse）六 Job优化 - 并行执行七 查询优化八 压缩算法 一 Hive性能调优工具 - EXPLAINEXPLAIN：显示查询语句的执行计划，但不运行语法EXPLAIN [EXTENDE
我们平时在使用hive执行一些SQL任务时。经常会遇到执行速度很慢，数据倾斜，资源不够用等问题。那是因为我们没有合理的使用hive。hive 的主要配置文件为conf中hive-site.xml，里面包含许多配置参数，灵活的根据业务进行相关的参数配置，可以解决以上问题。下面将介绍hive的全部参数的意义以及如何配置。目录常规优化配置Map的任务
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2023-09-08 12:50:40
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MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率方法一：在Hive0.11前，必须使用MAPJOIN来标记显示地启动该优化操作，由于其需要将小表加载进内存所以要注意小表的大小SELECT /*+ MAPJOIN(sma
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2023-07-14 17:06:57
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# Hive on Tez数据抽取调优
在大数据领域中，Hive是一种常用的数据仓库工具，而Tez是一种用于在Hadoop集群上执行数据处理任务的引擎。当我们使用Hive on Tez进行数据抽取时，我们需要进行调优以提高性能和效率。本文将介绍如何对Hive on Tez进行数据抽取调优，包括一些常见的优化技巧和示例代码。
## 优化技巧
1. **分区表设计**：使用分区表可以提高数据查询
文章目录1:本地模式2：表优化2.1：小表、大表join2.2：大表、大表join2.3：map join2.4：group by2.5：count(distinct)2.6：笛卡尔积3：分区裁剪、列裁剪4：并行执行5：严格模式6：jvm重用7：开启推测执行8：压缩9：Fetch抓取10：数据倾斜10.1：合理设置Map数10.2 小文件合并10.3 复杂文件增加Map数10.4 合理设置Red
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2023-07-15 00:09:37
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一、查看执行计划explain extended hql；可以看到扫描数据的hdfs路径二、hive表优化分区（不同文件夹）：动态分区开启：set hive.exec.dynamic.partition=true;set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 默认值：strict 描述：s
原创
2015-10-23 15:58:27
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1.常遇到的问题1.1 hive语句写入报错insert overwrite table dwd_user select xh,name from ods_user1.2mb
原创
2023-01-09 17:21:17
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无需MapReduce在hive-default.xml中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本是minimal，该属性改为more后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不走mapreduce。
Expects one of [none, minimal, more]. Some select queries can be converted to
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2021-06-10 17:32:35
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一、Hive 概述1.1 Hive 是什么由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并且提供类SQL的查询功能Hive仅仅是一个工具，本身不存储数据只提供一种管理方式，同时也不涉及分布式概念，就是个软件而已Hive本质就是MapReduce，将类SQL（HQL）转换成MapReduce程序1.1.1 HQL转换MR
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2023-06-26 22:03:33
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hive优化总结 .Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别，所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。基本原则：1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段select ... from A
join B
on
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2023-07-14 23:49:43
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Hive个人心得笔记之Hive优化一.Hive的优化Hive的优化小表缓存：将小表的放入内存中，减少对磁盘以及网络消耗在做join查询的时候，如果有附带的查询条件，那么最好先用子查询将符合条件的数据查询出
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2023-07-20 18:49:39
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文章目录一、简述二、表设计层面优化2.1、利用分区表优化2.2、利用桶表优化2.3、选择合适的文件存储格式2.4、选择合适的压缩方式三、分阶段优化3.1、map 阶段优化3.2、reduce 阶段优化四、 SQL 语法优化4.1、列裁剪4.2、分区裁剪4.3、Join优化4.3.1、使用相同的连接键4.3.2、小表 join 大表原则4.3.3、启用 mapjoin4.3.4、桶表 mapjoi
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2023-07-12 16:29:38
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hive在实际的应用过程中，大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接，例如在进行两个table的join的时候，利用MR的思想会消耗大量的内存，磁盘的IO，大幅度的影响性能，因为shuffle真的好令人担心啊，总之，就是各种问题都是由他产生的。下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式。 第一：在map端产生join &nbs
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2023-07-18 11:56:15
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Hive作为大数据平台举足轻重的框架，以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。但是如果我们只局限于会使用Hive，而不考虑性能问题，就难搭建出一个完美的数仓，所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能。本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧。Hive性能调优的方式为什么都说性能优化这项工作是比较难的，因为一项技术的优化，必然是一项综合性的工作，它
文章目录一、调优工具1、explain2、analyze二、优化设计三、配置优化1、设置本地模式2、JVM重用3、并行执行四、查询优化1、自动启动Map端的join2、启用CBO(Cost based Optimizer):负载均衡3、启用Vectorization(矢量化)4、使用CTE、临时表、窗口函数等正确的编码约定五、压缩 一、调优工具1、explainexplain 查询语句;由于Hi
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2023-10-24 09:03:03
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limit限制调整
--因为使用limit语句时候，是先执行整个查询语句，然后再返回部分结果的 set hive.limit.optimize.enable=true; set hive.limit.row.max.size=10000; set hive.limit.optimize.limit.file=10; 2.JOIN优化 。。。 3. 本地模式 --hive尝试使用本地
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2022-01-04 17:45:19
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个人认为总体两种思想：1、让服务器尽可能的多做事情，榨干服务器资源，以最高系统吞吐量为目标再好的硬件没有充分利用起来，都是白扯淡。比如:(1) 启动一次job尽可能的多做事情，一个job能完成的事情,不要两个job来做 通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此紧密相连的是模型设计,好的模型特别重要.(2) 合理设置reduce个数re
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2023-07-12 13:06:23
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有很多刚学习的小伙伴，想学习参数优化，又不知道有哪些参数，如何优化。给大家，说明思路。1.set 你知道在这里找，说明你知道实际生效的作用2.hive-site.default.xml，你知道在这里找，说明你知道这个配置文件的作用(cdp-hive3.1的部分配置hive官网都没有。。在clouder的官网)3.官网。官网永远是学习最好的地方，不用多说Configuration Pro
谈笑间学会大数据-Hive调优策略 Hive SQL是一种声明试语言，用户会提交声明式的查询，而Hive会将其转换成MapReduce job，大多数情况下，用户不需要了解Hive内部的实现原理的，这样就可以专注业务的事情，不再关注底层实现了。 不过，当用户对于Hive具有越来越多的经验后，了解一下Hive背后的理论知识和底层的一些实现细节，会让用户更加高效地使用Hive。使用explain 学习
