本章分享的目录:  1:执行    第一节:运行方式  2:优化    第二节:hive优化 第一节:hive运行方式  (1):命令行:cli:不是特别常用      与hdfs交互(执行执行dfs命令):        例:dfs –ls /      与Linux交互(!开头):        例: !pwd  (2):脚本运行:应用做多的      hive  -e &
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Hive优化总结:包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作,以及具体优化策略优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本。这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结。长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征:1.不怕数据多,就怕数据倾斜。2.对jobs数比较多的作
SQL性能优化系列:Hive/MaxCompute SQL性能优化(一):什么是数据倾斜前言前面的文章我们简单介绍了什么是数据倾斜,今天我们来讲一下如何定位是否出现了数据倾斜,以及是在什么阶段出现的数据倾斜。作业回放在Maxcompute的Logview中是可以回放作业执行的耗时的,当然也可以在下面直接看到各阶段的执行耗时,若发现某个阶段的执行时间特别长,且点击它之后,下面的实例中出现了Long-
Hive中的数据倾斜 1. 什么是数据倾斜mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜。通俗的说,就是我们在处理的时候数据分布的不均,导致了数据大量集中在某一点。造成了数据的热点。 map阶段处理比较快,reduce阶段处理比较慢。其实reduce阶段不应该很慢,如果很慢,很大可能就是出现了数据倾斜。
访问 Hive Server 运行 SQL 排查手册1. 访问 Hive Server 运行 SQL 排查手册2. 通过 Hive Server 运行 SQL 的整体架构3. 分析 Hive Server 运行 SQL 的排查原则4. MYSQL 数据库5. Metastore6. Hive Server7. 客户端 1. 访问 Hive Server 运行 SQL 排查手册对于分布式系
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10 企业级调优10.1 Fetch抓取fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不使用mapreduce计算。fetch的等级有三个:more(默认)、minimal(老版本)、none设置为more,在全局查找、字段查找、limit等都不走mapreduce。hive-default.xml<property> <name>hive.fetch.task
HIVE 优化浅谈hive不怕数据量大,导致运行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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一、Fetch抓取Fetch抓取是指在某些情况下查询可以不必使用MapReduce计算。 参数设置: set hive.fetch.task.conversion=more; 例如:select * from emp;二、本地模式Hive 可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,可以提升执行效率。 参数设置:set hive.exec.mode.local.auto=true;三
转载 2023-07-13 21:10:36
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# 解决Hive Load的问题 在使用Hive时,我们经常会遇到Hive Load的问题,这可能会影响到我们的数据处理效率。本文将从几个方面介绍如何解决Hive Load的问题,帮助大家提升数据处理效率。 ## 1. 硬件性能优化 首先,我们可以通过优化硬件性能来提升Hive Load的速度。可以考虑增加集群的CPU、内存和存储等硬件资源,以提升数据处理的速度。另外,可以使用SSD等
原创 4月前
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## 分析和解决"Hive 查询"的流程 为了帮助这位刚入行的小白解决"Hive 查询"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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## 解决Hive Count 的问题 在使用Hive进行数据分析时,经常会遇到Hive Count的问题,这会严重影响数据分析的效率。本文将介绍一些常见的优化方法,帮助您解决Hive Count的问题。 ### 问题分析 Hive Count通常是由于数据量过大或者查询语句没有充分优化导致的。当数据量过大时,Hive需要遍历整个数据集进行计数,导致查询时间过长。而如果查询语句没有充
原创 3月前
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insert into太慢insert into太慢?Roger 带你找真凶 运营商客户的计费库反应其入库程序很慢,应用方通过监控程序发现主要在对于几个表的insert操作上。按照我们的通常理解,insert应该是极快的,为什么会很慢呢?而且反应之前挺好的。这有点让我百思不得其解。通过检查event也并没有发现什么奇怪的地方,于是我通过10046 跟踪了应用的入库程序,如下应用方反应比较慢的表的
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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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备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录Hive job优化概述一.并行执行二.本地执行三.合并输入小文件四.合并输出小文件五.控制Map/Reduce数5.1 控制Hive job中的map数5.1.1 合并小文件,减小map数5.1.2 适当增加map数5.2 控制hive任务的reduce数参考 Hive job优化概述实际开发过程中,经常会遇到hive sql运行比较慢的情况,这个时候
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文章目录1.创建DataBase2.查看DataBase相关信息3.删除DataBase4.Hive表操作4.1 创建一个名为cat的表,有两个字段,cat_id,cat_name类型为string4.2 创建一个外部表cat2,有两个字段,cat_id,cat_name类型为string4.3 修改cat表结构,对cat添加group_id和cat_code4.4 将cat2改名为cat3,然
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目录一、数据倾斜分桶优化使用场景:优化大表和大表的join原理:二、运行时优化三、编译时优化四、union的优化五、group by优化六、presto内存优化一、数据倾斜1. 本地模式设置参数set hive.exec.mode.local.auto=true;同时满足3个条件输入的数据量大小小于128MMaptask的个数小于等于3reducetask的个数小于等于12.fetch抓取设置参数
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# Hive 插入数据 ## 引言 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它提供了对大规模数据集的处理和分析能力。然而,有时候我们会遇到Hive插入数据速度的问题。本文将介绍一些可能导致Hive插入数据的原因,并提供相应的解决方案。 ## 问题分析 Hive插入数据可能涉及多个方面的原因,下面我们将逐一进行分析。 ### 1. 数据压缩 Hive支持多种数据压缩格式,如
原创 10月前
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# 实现Hive SQL WITH TABLE 的解决步骤 ## 1. 引言 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,可以用于处理大规模数据集。在Hive中,使用WITH TABLE可以将查询结果存储为临时表,并在后续的查询中复用。然而,有时候使用WITH TABLE会导致查询变慢,本文将介绍如何解决这个问题。 ## 2. 解决步骤 下面是解决Hive SQL WITH TABLE
原创 10月前
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# 优化Hive离线任务的方法 在大数据处理中,Hive是一个常用的工具,用于处理大规模数据集。然而,有时候我们会发现Hive离线任务运行速度较慢,这可能会影响我们的工作效率。为了解决这个问题,我们可以采取一些优化方法来提高Hive离线任务的运行速度。 ## 1. 数据压缩 数据压缩可以减小数据在磁盘上的存储空间,减少IO操作,从而提高Hive任务的运行速度。在创建表时可以指定使用压缩格式
原创 4月前
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# Hive Sum 特别的解决方法 ## 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”。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 操作特别时,我们需要从以下几个方面进行排查
原创 10月前
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