文章目录Fetch抓取简介:案例实操本地模式案例实操表的优化小表jion大表大表jion小表(1)空KEY过滤案例实操2）空 key 转换案例实操不随机分布空 null 值：随机分布空 null 值MapJoin案例实操
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2022-02-22 18:56:43
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文章目录Fetch抓取简介:案例实操本地模式案例实操表的优化小表jion大表大表jion小表(1)空KEY过滤案例实操2）空 key 转换案例实操不随机分布空 null 值：随机分布空 null 值MapJoin案例实操：Group ByCount(Distinct) 去重
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2021-06-01 16:40:05
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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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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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1 Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这
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2022-11-21 13:48:23
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1Fetch抓取Fectch抓取是指对某些情况下的查询不必使用MapReduce计算将hive.fetch.task.conversion设置成more，在全局查找、字段查找、limit查找等都不走MapReduce2本地模式多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的，不过，有时Hive的输入数据量是非常小的，在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实
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2019-09-13 15:32:42
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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
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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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
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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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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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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1.开启Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;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。在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本hi...
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2022-01-07 18:09:53
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1.开启Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;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。在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本hi...
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2021-06-21 16:04:30
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第 9 章 企业级调优9.1 Fetch 抓取Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。例如：SELECT * FROM employees;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。在 hive-default.xml.template 文件中 hive.fetch.task....
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2021-08-18 10:04:17
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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
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
第 9 章 企业级调优9.1 Fetch 抓取Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive 可以简单地读取 employee
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2022-03-04 10:06:36
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