Hive优化-参数调优 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。启用本地模式对于数据量比较小的操作，可以使用本地模式提交任务。因为在这种情况下，集群执行的话为查询
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2023-07-12 09:26:25
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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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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
hive on spark 性能远比hive on mr 要好，而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hive on spark。 udf函数也是全部支持。本文主要是想讲hive on spark 在运行于yarn模式的情况下如何调优。下文举例讲解的yarn节点机器配置，假设有32核，120GB内存。1. yarn配置yarn.nodemanage
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2023-07-20 18:49:27
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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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hive的调优： 第一个调优：fetch抓取，能够避免使用mr的，就尽量不要用mr，因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找，字段查找，limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal  
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2023-07-14 23:37:40
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记录一下自己在工作中经常用到的几个参数设置，从调整的实际效果看还是有效果的。企业相关服务器资源配置：平均600台active的节点，
每个节点可用的内存在200G左右，可用的memory total：116T1、set hive.exec.parallel=true;开启job的并行：基本每个hql脚本都会开启这个参数，默认并行度为8，
在集群资源充足的情况下，可以提高job并行的数量：
set
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2023-07-12 18:59:28
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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
第 1 章 Explain 查看执行计划（重点） 1.1 创建测试用表 1）建大表、小表和 JOIN 后表的语句 // 创建大表 create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, ...
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2021-08-12 16:47:00
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Hive建表优化 1，分区，分桶 一般是按照业务日期进行分区 每天的数据放在一个分区里 2，一般使用外部表，避免数据误删 3，选择适当的文件储存格式及压缩格式 4，命名要规范 5，数据分层，表分离，但是也不要分的太散 Hive查询优化 分区裁剪 where过滤， 先过滤，后join 分区分桶， 合并 ...
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2021-10-08 21:32:00
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Hive调优手段
最常用的调优手段Fetch抓取MapJoin分区裁剪 列裁剪控制map个数以及reduce个数JVM重用数据压缩Fetch的抓取出现原因Hive中对某些情况的查询不必使用MapReduce计算。在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。（原则就是能不用MapReduce就不用MapReduce） 比如以
今天总结一下有关hive的性能调优，一下测试在本地环境，单节点模式（非高可用）进行测试，影响因素也可能和个人电脑配置有关，但是经过一系列配置，性能还是提升了不少。
关于hive调优，首先要对hive运行原理有了解。通晓原理，从根本进行调优。
hive的基本运行原理：HQL——> Job——> Map/Reduce。
通过以上基本原理，我们可以从以下三个方面进行调优，HQL语句调优
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2023-09-20 06:22:19
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1.优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有很好的效果。2.对job数比较多的作业运行效率比较低，即使有几百行的表，如果多次关联，多次汇总，作业执行时间还是比较长的。3.对count（distinct），效率较低。优化可以从几个方面着手：1.好的模型设计事半功倍2.解决数据倾斜问题3.减少job数量4.设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能（10w级的计
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精选
2014-03-11 12:39:17
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HIve调优 1、Fetch抓取机制 我们在刚开始学习hive的时候,都知道hive可以降低程序员的学习成本和开发成本,具体表现就在于可以将SQL语句转换成MapReduce程序运行。但是Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employ ...
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2021-10-22 17:57:00
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sql优化1.谓词下推where条件中将无关的列剔除2.分区读取只读取符合条件的分...
原创
2023-06-07 09:42:45
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代码级别的调优友情提示：小编扛着发烧写完这详细的总结，请一定要给一键三连呀各位大佬explain 与 explain exented 优化
```powershell
explain select * from text1;
explain extended select * from text1;
explain extended
select
d.deptno as deptno,
d.dn
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
一. Hive性能调优综述Hive的一般学习者和培训者在谈性能优化的时候一般都会从语法和参数这些雕虫小技的角度谈优化，而不会革命性的优化Hive的性能，产生这种现象的原因有：历史原因和思维定势：大家学习SQL的时候一般都是单机Database，这个时候性能优化技巧确实主要是SQL语法和参数调优。Hive的核心性能问题往往是产生在超过规模的数据集，例如说100亿条级别的数据集，以及每天处理成千上万个
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2023-08-08 01:25:03
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hive调优参考文献Hive的调优主要手段1. Hive配置层面优化1. 列剪裁2. 分区剪裁3. 谓词下推4. 小文件5. JVM重用6.严格模式7.并行执行优化2. SQL语法层面优化1. from前置2. count distinct3. Join分桶Join小表写左边3. hive建表设计层面调优1.分区表2.分桶表3.数据存储及压缩Hive 千亿级数据倾斜1.什么是数据倾斜？2.Hiv
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2023-10-19 05:37:13
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复制于: tony~博客小屋夫学须静也,才须学也.非学无以广才,非志无以成学→_→_大数据：Hive常用参数调优 1、limit限制调整 一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。有一个配置属性可以开启，避免这种情况—对数据源进行抽样hive.limit.optimize.enable=true — 开启对数据源进行采样的功能hive.limit.row.max.si
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2023-08-07 18:28:59
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