# Hive查询为什么慢
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于存储、管理和分析大规模数据集。尽管Hive具有高度可扩展性和灵活性，但有时会出现查询速度缓慢的情况。本文将探讨Hive查询为什么慢，并提供一些优化查询性能的技巧。
## 1. 数据倾斜
在Hive中，数据倾斜是指数据在分区或桶中的分布不均匀，导致查询性能下降。例如，如果一个分区的数据量远远大于其他分区
原创
2023-09-03 08:27:53
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一、Hive基本概念1、什么是hive1.1、hive简介Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。1.2、hive本质将HQL转化成MapReduce程序hive处理的数据存储在HDFS
hive分析数据底层的实现是MapReduce
执行程序运行在Yarn上2、h
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2023-07-13 16:28:41
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目前团队的数据处理都在Hadoop集群上，一是因为需要处理的数据量都是亿级的，这种规模的数据适合用Hadoop集群并行处理；二是免除了分库分表给查询处理上带来的麻烦。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它将存储在HDFS上的结构化的文件映射成一张关系型数据库表，提供简单的SQL查询功能。本文结合Hive SQL的运行原理谈一谈Hive SQL的优化问题。1. 数据过滤应尽早做，同时只选择
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2023-09-01 15:21:18
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Hive可以让你在Hadoop上使用SQL，但是在分布系统上的SQL的调优是不同的。这里有12个技巧能够帮助你。Hive并不是一个关系型数据库，但它假装是大部分情况中的一个。它有表格，运行SQL，并且支持JDBC和ODBC。这个启示有利及不利的消息：Hive不运行查询数据库方式。这是一个很长的故事，但是我在工作周花了80多个小时亲自调整Hive。不用说，我不必再头疼了。因此，为了您的利益，这里有一
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2023-07-23 17:37:31
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《饮食男女》开头说：“人生不能像做菜，把所有的料都准备好了才下锅。”但做大数据挖掘不一样，MapReduce 不同于人生，一定要把准备工作做好了，才能顺利运行后面的步骤。如果你的 HiveQL 代码没毛病，却一运行就出现 Fail 提示，可以看看，是不是少了下面哪项准备工作？指定队列 set mapred.job.queue.name=queue01; //自己指定一个队列 在
HIVE 优化浅谈hive不怕数据量大，导致运行慢的主要原因是数据倾斜。hive的运行机制这里就不再赘述，咱们直入正题，聊一下hive的优化方法。优化点一：业务逻辑优化1.去除冗余逻辑 对于复杂业务逻辑来说，在非数据倾斜的情况下，最有效的优化方式就是对业务逻辑的优化，去掉冗余的逻辑过程或无用的中间过程，能一步完成的不要分两步。尤其对于旧逻辑优化及数据迁移工作中较为常见。2.重复逻辑落临时表复杂的
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2023-08-18 22:39:51
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1.1 Hive简介1.1.1 什么是HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。1.1.2 为什么使用HiveØ 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 Ø 为什
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2023-09-21 14:40:08
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工具/原料：1.jdk1.8，若未安装，可参考：2.hadoop 2.7.7（或其他可兼容版本）若未安装，可参考：3.mysql 5.6（或其他版本）若未安装，可参考：4.hive1.2.2下载地址：安装过程:1.准备hive的安装路径，本人喜欢将自己安装的软件放在/apps/路径下，根据自己的需求创建目录cd /sudo mkdir -r /apps/hive2.切换到下载好的hive路径下，我
# 为什么Hive跑SQL这么慢？
在大数据处理领域，Hive是一个常用的工具，它提供了类似于SQL的查询语言来分析存储在Hadoop集群中的大型数据集。然而，有时候我们会发现Hive执行SQL语句的速度非常慢，接下来我们将探讨一些可能导致Hive运行缓慢的原因。
## 数据规模大
当处理的数据规模非常庞大时，Hive执行SQL语句的速度会明显下降。因为Hive是基于MapReduce实现的
原创
2024-03-01 07:36:45
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文章目录一、小文件产生原因1、直接向表中插入数据2、通过load方式加载数据3、通过查询方式加载数据二、小文件过多产生的影响三、怎么解决小文件过多1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令，自动合并小文件2、调整参数减少Map数量1) 设置map输入合并小文件的相关参数：2) 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:3) 启用压缩3、 减少Reduce的数量4. 使用
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2024-09-19 09:26:27
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## 分析和解决"Hive 查询慢"的流程
为了帮助这位刚入行的小白解决"Hive 查询慢"的问题，我们可以按照以下流程进行分析和解决：
```mermaid
flowchart TD
A[定义问题] --> B[分析问题]
B --> C[确定可能的原因]
C --> D[采取措施解决]
D --> E[验证解决方案]
E --> F[总结和改进]
```
下面我们将详
原创
2023-08-30 16:34:23
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，获...
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2023-04-28 09:18:40
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一、MySQL 的查询流程想要优化 MySQL 查询，就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事，包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下：接收查询 SQL；查询缓存；解析 SQL 语句；预处理器；查询优化器：进行优化处理，生成最优执行计划；调用存储引擎进行查询；返回结果。二、导致查询慢的因素从 MySQL 的查询流程可以了解到，查询需要在不同的地方花费时间，包括网络、CPU运算、生成统计信息和执行计划、锁等待等，这里每一个环节
原创
2021-07-09 10:24:08
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# MySQL 大数据in查询为什么慢的优化方法
## 概述
在实际开发中，我们经常会遇到需要使用`IN`关键字进行大数据查询的情况。然而，当数据量较大时，这种查询往往会变得十分缓慢，影响系统性能。本文将介绍如何优化MySQL大数据`IN`查询的性能，帮助刚入行的小白快速掌握解决方法。
## 流程
下面是优化MySQL大数据`IN`查询的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
原创
2024-02-25 03:25:21
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一 什么是limit分页问题limit 20 这样的语句。仅仅扫描前30行，select* from table limit 0,10扫描满足条件的10行，返回10行，但当limit 866613，20的时候数据读取就很慢,limit 866613，20的意思扫描满足条件的866633行，扔掉前面的866613行，返回最后的20行，可想而知这时会很慢，如下图，达到37.44秒之久。 &n
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2023-06-22 22:28:53
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Hive常用的优化方式fetch抓取hive-default.xml.templatehive.fetch.task.conversion 默认为none，查询语句都会使用MR，将none改为more，全局查找、字段查找、limit查询语句将不走MR，效率显著提升。local本地模式通过本地模式在单台机器上处理所有的任务，对于对于小数据集，执行时间明显缩短，多用于测试，不放在Yarn去运行。//适
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2023-09-20 04:44:43
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Python很慢和/或它不是的两个最常见的原因高性能：解读 GIL 第一个是相当直接的，但在高级别编译器将更高级别的语言翻译成更低级别（更快）的语言，因此编译语言几乎总是比非编译语言执行得更快。这个经验法则有一些例外（例如JIT可能比AOT编译更快的情况），但它们会分散讨论。第二个是更臭名昭着，但是Python有一个叫做全局解释器锁的东西，它通过强制解释器一次只在一个进程（Python解释器的实例
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2023-05-30 18:38:13
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Hologres（中文名交互式分析）是阿里云自研的一站式实时数仓，这个云原生系统融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通，能用同一套数据架构同时支持实时写入实时查询以及实时离线联邦分析。它的出现简化了业务的架构，为业务提供实时决策的能力，让大数据发挥出更大的商业价值。从阿里集团诞生到云上商业化，随着业务的发展和技术的演进，Hologres也在持续不断
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2024-05-12 18:45:20
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如果你了解 ES 应该知道，ES 可以说是对 Lucene 的一个封装，里面关于倒排索引的实现就是通过 lucene 这个 jar 包提供的 API 实现的，所以下面讲的关于倒排索引的内容实际上都是 lucene 里面的内容。三、倒排索引首先我们还不能忘了我们之前提的搜索需求，先看下建立倒排索引之后，我们上述的查询需求会变成什么样子，这样我们一输入“前”，借助倒排索引就可以直接定位到符合查询条件的
# Hive查询慢排查指南
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何排查Hive查询慢的问题。下面是整个排查过程的步骤和相应的代码示例。
## 步骤1: 确认查询慢的原因
在排查之前，我们需要确定查询缓慢的原因。常见的原因包括数据量过大、查询语句复杂、表分区不合理、数据倾斜等。我们可以通过以下步骤来确认原因。
| 步骤 | 代码示例 | 说明 |
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原创
2023-08-03 16:27:25
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