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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（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，
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
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
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、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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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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如有侵权，请联系删除，谢谢！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HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。1. 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
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2023-07-24 08:05:08
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文章目录优化点1. 抓取机制2. 本地模式 mapreduce (小文件10倍性能的提升)Join查询优化（重点记住）4. group by 优化： map端聚合 （预聚合+负载均衡）（重点记住）5. MapReduce引擎并行度调整6. 执行计划7. 并行执行8. 严格模式_ 推测执行总结 Hive优化的前提是：你先了解清楚MapReduce这个知识点，了解Map;shuffle;Reduce
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2023-08-18 22:23:16
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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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大家好，我是小轩本文主要介绍了关于Hive常见的优化操作Join算子1、cross join优化例如下面两表需要作笛卡尔积直接使用cross join关联只会分配一个reduce，导致耗时严重，因此我们可以将小表扩充一列，并且复制n倍，然后进行left join操作。这样扩充几倍，就会分配几个reduce。下图为复制两倍的情形：这样就达到了笛卡尔积的效果。以某张表的计算任务为例，原始计算任务中使用
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2023-07-12 22:44:47
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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 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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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
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
1.hive中的参数优化mapred.reduce.tasks 返回reduce文件的个数，根据需求调整，默认的也可以使用分桶数量控制 hive.mapred.mode Map/Redure 模式，如果设置为 strict，将禁止3中类型的查询： 1.分区表的where筛选条件必须含有分区字段； 2.对使用了order by语句的查询，必须使用limi
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2023-07-12 18:43:45
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的
作者：邓力，entobit技术总监，八年大数据从业经历，由一代HADOOP入坑，深耕云计算应用领域，由从事亚马逊EMR和阿里云EMR应用开发逐步转入大数据架构领域，对大数据生态及框架应用有深刻理解。引言随着商务/运营同学执行的HQL越来越多，整体HIVE执行效率变低，本文从HIVE切入，分析HQL面临的问题和待优化部分，结合其他大数据框架来解决实际问题。以下内容没有针对业务代码提供优化建议.常见的
Hive表优化小表、大表join 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。 实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。将key相对分散，并且数据量小的表放在join的
