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
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2015-10-23 15:58:27
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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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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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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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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
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
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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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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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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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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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
