## 如何优化Hive仓库
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何优化Hive仓库。在这篇文章中，我将为你提供整个优化过程的流程，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程概述
首先，让我们看一下整个优化Hive仓库的过程。下面是一个包含步骤的表格，以帮助你更好地理解。
```mermaid
gantt
title 优化Hive仓库流程
sectio
Hive优化（面试宝典）1.1hive的随机抓取策略理论上来说，Hive中的所有sql都需要进行mapreduce，但是hive的抓取策略帮我们省略掉了这个过程，把切片split的过程提前帮我们做了。set hive.fetch.task.conversion=none;(一旦进行这么设置，select字段名也是需要进行mapreduce的过程，默认是more)Fetch抓取的模式
可以通过 se
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2023-08-23 18:12:34
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1. hive内部表和外部表的区别 返利网站 https://www.cpa5.cn/ 未被external修饰的是内部表，被external修饰的为外部表。区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定（如果没有LOCAT
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的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。列裁剪和分区裁剪最基本的操作。所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。以我们的日历记录
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2023-09-05 21:11:10
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我们在上一篇文章中已经学习了如何ic Partition)，只不过，...
原创
2023-08-08 22:45:39
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# 优化Hive仓库：SQL、存储格式、大文件合并
在大数据领域，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以用来存储和处理大规模数据。为了提高Hive仓库的性能和效率，我们可以进行一些优化，包括SQL优化、存储格式优化和大文件合并优化。
## SQL优化
SQL优化是提高Hive查询性能的重要手段之一。通过调整查询语句的结构和逻辑，可以减少查询的执行时间和资源消耗。
下面是一个简单的SQL优化
（一）优化策略根据实际使用情况，hive有很多优化策略，如：1，列裁剪 ：无需显示的列裁剪掉。实现列裁剪需设置：hive.option.cp=true. 2，分区裁剪： 通过加入where partition条件来进行分区裁剪,实现分区裁剪需设置hive.optimize.pruner=true. 3.jion in：尽量将jion表中列较少的表放在jion前面。因为join操作reduce阶段，
此教程中关于Hive的优化，皆是基于Hive2.x的版本，对于Hive1.x旧版本的优化机制不再复述（新版本已改善或变更）。另外新版本中默认为开启状态的优化配置项，在工作中无需修改，也不再复述。一、HDFS副本数配置项：dfs.replication （ HDFS）介绍：文件副本数，通常设为3，不推荐修改。二、CPU配置查看CPU线程数grep 'processor' /proc/cpuinfo
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2023-06-19 15:52:21
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Hive思维导图Hive介绍：Hive主要解决海量结构化日志的数据统计分析，它是hadoop上的一种数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类似于SQL的查询方式，本质上来说是将Hive转化成MR程序。Hive与其它数据库的区别：Hive数据是存储在HDFS，本质上是转换成mr程序执行，因此查询效率比较慢，涉及mr程序的资源调度和任务计算；HDFS的数据操作是支持覆盖追加，它不支持
## 优化Hive仓库的方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何优化Hive仓库，包括SQL优化、存储格式优化以及大文件合并优化。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | SQL优化 |
| 2 | 存储格式优化 |
| 3 | 大文件合并优化 |
### SQL优化
在SQL优化方面，我们可以通过优化查询语句，减少数据扫描量和提高
Hive on Tez 调优 一、配置参数调优 1、开启ORC表向量化执行： 向量化查询执行通过一次处理一个 1024 行的块来大幅提高IO效率（必须以ORC格式存储数据） set hive.vectorized.execution.enabled = true; set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true; – 当前环境hive版本暂不
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2023-07-06 22:10:16
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问题导读： 1、Hive整体架构优化点有哪些？ 2、如何在MR阶段进行优化？ 3、Hive在SQL中如何优化？ 4、Hive框架平台中如何优化？ 一、整体架构优化 现在hive的整体框架如下，计算引擎不仅仅支持Map/Reduce，并且还支持Tez、Spark等。根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统。 整体架构优化点： 1、根据不同业务需求进行日期分区，并执行类型动
hive sql优化sort by代替order byHiveSQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样，就是将结果按某字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个reducer中，在数据量大时可能会长时间计算不完。如果使用sort by，那么还是会视情况启动多个reducer进行排序，并且保证每个reducer内局部有序。为了控制map端数据分配到reducer的key，往往还要
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2023-10-12 16:19:55
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hive 优化1、需要计算的指标真的需要从数据仓库的公共明细自行汇总吗？2、真的需要扫描那么多的分区么？3、尽量不要使用 select * from table这样的方式4、输入文件不要是大量的小文件 group by引起的倾斜优化: R:group by引起的倾斜主要是输入数据行按照group by列分布不均匀引起的。 S:优化方案： set hive.map.aggr = true
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2023-07-12 09:38:14
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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 A.key = B
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2023-08-22 19:34:08
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一、优化1.fetch抓取 一些HQL语句，可以不翻译为MR程序，而是使用FetchTask来运行，拉取数据！ 启用了fetch抓取，可以节省某些HQL语句的查询效率！ 默认fetch抓取的设置是开启的，为morehive.fetch.task.conversion=more 一般不需要设置！2.表的Join2.1表Join的顺序 在hive中，不管是 大表 join 小表还是 小表 Join 大
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2023-08-18 19:10:25
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问题导读： 1、如何理解列裁剪和分区裁剪？ 2、sort by代替order by优势在哪里？ 3、如何调整group by配置？ 4、如何优化SQL处理join数据倾斜？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的调优既包含对HiveQ
一、Hadoop简介Hadoop有两大核心：HDFS和MapReduce。 hdfs即为 Hadoop distributed file system，负责分布式数据存储； mr即为MapReduce，负责分布式数据运算。hive提供基于sql的查询语言用以查询数据的方式，运行hive时，脚本被编译为MapReduce进行执行。Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。 其
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2023-08-09 11:18:22
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目录 Hive调优原则规划阶段优化Hive表文件的格式Hive文件及中间文件的压缩方式根据业务实际需要创建分区表根据业务实际创建分桶表数据处理阶段优化裁剪列JOIN避免笛卡尔积启动谓词下推开启Map端聚合功能使用Hive合并输入格式合并小文件group by数据倾斜Join数据倾斜低性能的UDF和SerDe局部排序Multiple Insert启用向量化查询引擎启用基于代价的优化使用TA
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2023-09-20 06:27:35
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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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2023-09-22 22:08:04
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