一.调优概述Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几 乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含Hive的建表设计方面，对HiveHQL语句本身的优化，也包含Hive配置参数和底层引擎MapReduce方面的调整。 所地这次调优主要分为以下四个方面展开: 1、 Hi
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2023-12-20 19:23:52
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一、说明与其他 SQL 语法类似，Hive 中也支持 with as 将一大段 SQL 语句封装为子查询，方便后续多次调用。MySQL旧版本不支持with as语法，8.0才支持。with tt as
(
select *,
row_number() over(partition by id order by score desc) rn
from table_
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2023-06-12 20:27:11
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原创首发1、【子查询】和【WITH AS】的关系2、视图2.1、概念2.2、写法2.3、用途！！！2.3.1、简单性2.3.2、提供了一定程度的逻辑独立性2.3.3、安全性3、比较HIVE的【子查询】和【视图】 1、【子查询】和【WITH AS】的关系WITH AS是 子查询 的一种写法 旧版MySQL 子查询 不支持WITH AS写法，只支持括号写法WITH AS写法 可读性更高，更方
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2024-03-07 20:24:03
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```mermaid
flowchart TD
Start --> Initialize
Initialize --> Create_Table
Create_Table --> Insert_Data
Insert_Data --> Query_Data
Query_Data --> End
```
在进行"Hive not in 性能"优化时，需要按照
原创
2024-05-17 06:46:08
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此文来自于《Hive性能调优与实战》，写的真不错，如有需要自行购买在这里仅用以笔记备忘，侵删！一、什么是mapreduce的shuffle ?shuffle的过程应该是从mapper的map方式输出到Reduce方法输入的过程. 非常关键的一个环节，制约了性能，保证了可以在廉价机器上可靠运行的一个环节。在Mapper的map方法中，context.write 会讲数据计算所在的分区后写入到内存缓冲
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2024-03-12 13:00:53
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本文倒序。作者：金山软件西山居技术经理 刘超09-结束语丨栉风沐雨，砥砺前行！结束nothing08-模块七 实战演练场(4讲)43丨记一次双十一抢购性能瓶颈调优202008031.限流实现优化 nginx 包含了两个限流模块：ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module 前者限制单个ip单位时间内的请求数量，后者是用来限制单位时间内所有
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2024-01-02 21:00:10
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下载：yum -y install gcc gcc-c++ maven
下载地址Github：https://github.com/hortonworks/hive-testbench/
git clone https://github.com/hortonworks/hive-testbench/编译：有两种数据TPC-DS：提供一个公平和诚实的业务和数据模型，99个案例。TPC-H：面向商
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2023-07-29 23:53:23
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背景前阵子在用Tpcds对hive做性能测试的时候，遇到过报错 Process failed with status code 139问题剖析通过源码查看，找到了最终异常抛出的地方： hive-testbench-hdp3/tpcds-gen/src/main/java/org/notmysock/tpcds/GenTable.java源码github地址for(int i=0; i<cmd
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2023-06-27 23:08:05
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二者区别Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。****hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转
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2023-07-25 17:38:23
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TPC-DS测试概述在对Hive的语法及性能进行测试时，需要构造大量数据，TPC-DS测试基准是TPC组织推出的用于替代TPC-H的下一代决策支持系统测试基准。在使用TPC-DS时需要进行编译，生成数据以及查询SQL还要把Hive建表语句进行修改手动创建，数据也需要再上传hdfs，操作比较麻烦，数据生成性能也较差。hive-testbench是Hortonwork基于TPC-H和TPC-DS封装的
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2023-08-28 10:05:45
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1.全局排序 order by使用orderby对全局进行排序的前提是只能有一个reduce。order by ASC升序，order by DESC降序。 order by 列别名：按照别名升序排序 order by 列名1 列名2：先按照列名1的升序排序，如果相等再按照列名2进行排序 2.局部排序 sort byso
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2023-06-30 21:42:09
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文章目录1.行存储和列存储2.Hive分区3.Hive分桶优化4.MapJoin优化5.Bucket-MapJoin(桶表的MapJoin)6.SMB Join(Sorted Merge Bucket Join)优化7.Hive索引行组索引布隆过滤器 1.行存储和列存储列存储：每个文件存储一个列,多个文件存储多个列,多个文件合成一张二维表 优点：针对列的增删改查都很容易列单独存储，对于每个列都可
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2023-11-27 12:25:06
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1.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业运行效率相对比较低
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2023-03-02 04:55:43
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一、Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce） 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.fet
原创
2024-04-28 18:30:22
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在处理数据时，Hive的`explode`函数是一个常用的工具，用于将数组或映射类型的数据展平成多行。然而，在大型数据集上使用`explode`可能会发生性能问题。接下来，我将记录我在解决“hive explode 性能”问题的过程中所做的工作，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和最佳实践。
## 环境预检
首先，为了确保我们的环境适合进行`hive explode 性能`优
大数据技术框架中，hive组件作为数仓工程师必不可缺少的计算框架组件。本篇文章是hive性能调优详解系列之第三篇hive语法层面调优。 Hive架构层面1.启用本地抓取Hive的某些SQL语句需要转换成MapReduce的操作，某些SQL语句就不需要转换成MapReduce操作，例如：1.只是select *的时候 2.where条件针对分区字段进行筛选过滤时 3.带有limit分支语句时Hive
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2023-08-04 14:50:36
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# 如何优化 Hive 的 IN 语句性能
在大数据环境中，使用 Hive 编写 SQL 查询是一项常见的任务。而在这些查询中，`IN` 语句常用于筛选特定的记录。虽然 `IN` 语句在很多情况下十分方便，但如果没有正确优化，可能会导致性能问题。本文将指导你如何有效地实现 Hive 中的 `IN` 语句性能优化。
## 1. 优化流程
在优化 Hive `IN` 语句性能的过程中，我们需要遵
原创
2024-08-18 06:29:02
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摘要：GaussDB在执行SQL语句时，会对其性能表现进行分析和记录，通过视图和函数等手段呈现给用户。本文将简要介绍如何利用GaussDB提供的这些“第一手”数据，分析和定位SQL语句中存在的性能问题，识别和消除SQL中的“坏味道”。 SQL语言是关系型数据库(RDB)的标准语言，其作用是将使用者的意图翻译成数据库能够理解的语言来执行。人类之间进
Hive 性能监控
Hive 是大数据处理框架中重要的组成部分，许多企业依赖于 Hive 进行数据仓库的构建、管理和分析。然而，在实际使用中，由于数据量的快速增长，Hive 查询的性能问题逐渐显现，影响了业务的实时性和用户体验。
#### 背景定位
在一家电商公司的数据库中，基于 Hive 的分析功能直接影响到业务报告和决策的准确性。由于复杂查询和大量数据处理，用户反馈查询响应时间过长，直接
Hive为什么与Hbase集成？ Hbase不支持SQL语句查询，如果要实现count\group等操作需要借助Mapreduce程序，门槛较高； Hive对于SQL的支持有强大的功能，我们不需要写过多的自定
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2023-11-08 18:51:02
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