文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
# Hive Sum 特别慢的解决方法
## 导言
在大数据分析领域，Hive 是一种非常流行的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。然而，有时候在使用 Hive 进行数据汇总（sum）操作时，可能会遇到性能问题，即“Hive Sum 特别慢”。本文将向刚入行的小白开发者解释整个问题的流程，并提供解决方法。
## 问题分析
当 Hive 执行 sum 操作特别慢时，我们需要从以下几个方面进行排查
# 如何解决"Hive查询特别慢"的问题
## 概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施工具，用于处理大规模数据集的分布式处理。然而，有时候我们可能会遇到查询速度特别慢的问题。本文将指导你如何解决这个问题。
## 解决流程
下表展示了解决"Hive查询特别慢"问题的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 理解查询性能的影响因素 |
| 步骤二
原创
2023-07-16 09:24:21
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mapreduce 和hive 的区别首先： 1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。 2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结
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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## 优化Spark写Hive性能的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何优化Spark写Hive的性能。首先，我们来看一下整个优化流程的步骤。
### 优化流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 提高并行度 |
| 步骤二 | 压缩数据 |
| 步骤三 | 合理分区 |
| 步骤四 | 使用Bucketing |
### 操作步骤及代
# 使用 PyHive 优化在 Hive 中的插入速度
在进行大数据处理时，我们常常需要将数据插入到 Hive 中。使用 PyHive 库可以方便地实现这一点，但有时候我们可能会发现插入速度特别慢。本文将为你详细介绍如何优化这个过程，从而提高插入效率。
## 过程概述
下面是整个过程中涉及的步骤，我们将通过表格的形式来展示。
| 步骤 | 描述
# 如何解决 IDEA 查询 Hive 特别慢的问题
在使用 IntelliJ IDEA 查询 Hive 数据库时，可能会出现查询速度缓慢的问题。这通常由多种因素引起，比如查询的复杂度、Hive 服务器的性能等。在这篇文章中，我们将通过一系列步骤，教你如何诊断和解决这个问题。
## 整体流程
以下是解决 Hive 查询慢问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
实现“hive sql开窗函数特别慢”问题的解决方案
### 问题背景
在使用Hive SQL开窗函数时，有时会遇到特别慢的情况。这可能是由于数据量过大、查询复杂度高或者集群资源不足等原因造成的。在解决这个问题之前，我们需要了解整个问题的流程，并确定每一步需要做什么。
### 问题解决流程
以下是解决“hive sql开窗函数特别慢”问题的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
背景基于维度模型理论的数据仓库中，一个特别重要的部分是渐变维度的处理，其中用的最多的方法是对维度表进行SCD2类型拉链表操作。具体实现使用upsert模式，即更新旧数据的时间戳，并且插入新数据。但是在使用Hive作为数据仓库的场景下，对SCD2的操作就比较麻烦。因为Hive不支持更新操作，所以通常做法是把流程中的各部分数据清洗后单独保存为独立的临时表，然后通过union all的方式对目标表进行o
在 上一篇的CliDriver 类中介绍了CliDriver 类会引用到CommandProcessor相关类，主要是根据命令来判断具体实现类,比如通过本地的hive cli启动时，运行hive的命令（非list/source/shell命令等）时在processCmd方法中有如下实现: try {
CommandProcessor proc =
2019/01/21下午，业务侧反馈hive处理速度过慢，目前所有涉及hive的作业都很慢，影响这些业务不能在正常时间内完成 以下实例供参考，在生产环境中运行： 在Hive客户端执行select count(*) from tableName; table1中有20w数据，跑了30S出结果； table2中有10亿数据，跑了大概30分钟出结果。 s
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2023-06-12 09:41:11
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mapreduce优化mapreduce跑的慢的原因（io操作优化） 1.map数过多 2.reduce数分配不合理 一般十万的数据量一个reduce就可以了 3.数据倾斜 4.小文件过多 5.spill次数过多(壹写次数过多发生大量本地io) 6.merge次数过多(数据归并且排序)输入阶段 mapreduce优化主要从6个方面考虑 数据输入，map阶段，reduce阶段，io传输，数据倾斜，常
# 优化Hive数据库count查询的方法
## 简介
在Hive数据库中，当数据量变大时，count查询可能会变得非常慢。本文将针对这一问题，介绍如何优化Hive数据库的count查询，帮助你提高查询效率。
## 流程
下面是优化Hive数据库count查询的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 查看表的数据量 |
| 2 | 设置mapred
# 如何解决“mysqldump特别慢”问题
## 一、问题分析
在解决问题之前，我们首先要了解整个问题的流程和原因。
### 1. 整个问题的流程
我们首先要明白mysqldump的工作原理。mysqldump是MySQL提供的一个用于备份数据库的工具，它通过查询数据库中的表和数据，生成一个.sql文件，用于恢复数据库。
### 2. 问题原因
mysqldump慢的原因可能有很多，
一、Map阶段的优化：（控制hive任务中的map数，确定合适的map数，以及每个map处理合适的数据量）。map个数影响因子：input目录中文件总个数； input目录中每个文件大小； 集群设置的文件块大小(默认为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看，不能在hive中自定义修改)；举例： input目录中有1个文件（300M），会产生3个块（2个128M
MapReduce跑得慢的原因MapReduce程序的效率瓶颈在于两个方面：一、 计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络二、 I/O操作数据倾斜map和reduce数量设置不合理reduce等待时间过久小文件过多大量不可拆分的超大文件spill次数过多merge次数过多我们优化的重点是I/O操作MapReduce优化方法一、数据输入合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，因为大量的小文件会产
hive中的数据倾斜数据倾斜就是由于数据分布不均匀，数据大量集中到一点上，造成数据热点。大多数情况下，分为一下三种情况：1.map端执行比较快，reduce执行很慢，因为partition造成的数据倾斜。 2.某些reduce很快，某些reduce很慢，也是因为partition造成的数据倾斜。 3.某些map执行很快，某些map执行很慢，这是因为数据本身的分布的不合理性造成的。 造成上面redu
文章目录一 .Hive Common Join二. Hive Map Join什么是MapJoin?MapJoin的原理：注意事项三.测试使用Map Join遇到的问题：解决办法：1.关闭自动Map Join转换2.内存增大 笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理
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2023-10-01 11:07:03
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Kettle8.2实现抽取文件到Hive一、Hadoop2.7.3安装（安装略）二、Hive的安装及准备工作1、Hive的安装（本地模式）2、启动hiveserver2服务3、创建weblogs表三、案例演示3.1 准备工作3.2 Kettle作业创建与配置四、总结 说明： 环境：Kettle8.2+虚拟机+Hadoop2.7.3+Hive2.3.3目标：利用Kettle将本地文件抽取到Hive
