Hive 优化1.核心思想：
把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化
以下SQL不会转为Mapreduce来执行
select仅查询本表字段
where仅对本表字段做条件过滤
Explain 显示执行计划
EXPLAIN [EXTENDED] query 2.Hive运行
目录企业级调优执行计划（explain）fetch抓取本地模式表的优化小表大表join（mapjoin）大表join大表group bycount（distinct）去重统计笛卡尔积行列过滤合理设置map及reduce数复杂文件增加map数小文件进行合并合理设置reduce数并行执行严格模式企业级调优执行计划（explain）（1）基本语法EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENC
前言Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询的时候要特别注意效率 。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 。我们主要从以
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2023-09-14 23:45:49
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## 了解Hive并行度设置
在Hive中，并行度（parallelism）是指同时执行的任务数量。通过设置合适的并行度，可以提高Hive作业的性能和效率。本文将介绍Hive并行度设置的相关知识，并提供代码示例帮助读者更好地理解。
### Hive并行度设置的影响
Hive作业的执行速度受到多个因素的影响，其中并行度是一个重要参数。合理的并行度设置可以使作业更快地完成，提高系统的整体性能。在
# Hive 增加并行度的实用指南
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库软件，可以在 Hadoop 上进行数据查询和分析。增加 Hive 的并行度可以显著提升查询性能，特别是在大数据量的场景中。本文将详细介绍如何在 Hive 中实现并行度的增加，包括具体步骤和代码示例。
## 总体流程
下面是增加 Hive 并行度的总体流程，包含多个步骤：
| 步骤
1 优化说明 Hive的计算任务由MapReduce完成，并行度调整分为Map端和Reduce端。1.1 Map端并行度 Map端的并行度及Map的个数，由输入文件的切片数决定，一般情况下Map端并行度不需要手动调整。 在特殊情况下（查询的表中存在大量小文件、map端有复杂的查询逻辑）可以考虑手动调整。1、查询的表中存在大量小文件 Hadoop默认切片策略，一个小文件会单独启动一个ma
01背景基于前面的文章Flink集成hive bath模式用例，我们继续介绍stream模式下的用例。02流模式读取HiveEnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build(); TableEnvironme
1.Hive 数据存储
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的；ORC和PARQUET是基于列式存储的。
1.1 列式存储和行式存储基本介绍
 
## Hive 设置 Map 并行度
在Hive中，MapReduce 任务的并行度对于查询性能至关重要。通过适当设置 Map 并行度，我们可以加快数据处理速度，提高查询效率。本文将介绍如何在 Hive 中设置 Map 并行度，以及如何优化查询性能。
### 什么是 Map 并行度？
Map 并行度指的是在一个 Hive 查询中同时运行的 Map 任务数量。通过增加 Map 并行度，我们可以
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以用于处理大规模的结构化数据。为了提高Hive的查询性能，我们可以通过并行度来加速查询的执行。在本篇文章中，我将指导你如何在Hive中实现执行开启并行度的操作。
**1. 确认Hive版本和配置**
在开始之前，首先需要确认你使用的Hive版本以及Hive的相关配置。你可以通过以下代码查看Hive的版本信息：
hive 优化一. 查看执行计划：explain select * from lijie.test where id = '1';
explain extended select * from lijie.test where id = '1';二. 本地化hive.exec.mode.local.auto=false; default三. 设置队列（选取资源丰富的队列）mapred.queue.
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2023-07-14 12:27:00
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**Hive命令实战操作之 – DQL命令 @DQL – Data Query Language 数据查询语言 文章目录前言HQL操作之--DQL命令第 1 节 基本查询第 2 节 where子句第 3 节 group by子句第 4 节 表连接第 5 节 排序子句5.1 全局排序(order by)5.2 内部排序(sort by) 前言提示：本文章对于初学者准备，希望对大家有所帮助。如果有什么
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2023-08-18 23:25:34
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一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能，哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度，source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。恰好看到大佬的博客，Kafka 是最常用的数据源组件了，所以决定在 sqlSubmit 中也加入相应的实现。Streaming Api 设置并行度基于 Flink Streaming api，要给 Kafka Source 指定
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2023-07-11 17:23:29
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Flink SQL Gateway简介从官网的资料可以知道Flink SQL Gateway是一个服务，这个服务支持多个客户端并发的从远程提交任务。Flink SQL Gateway使任务的提交、元数据的查询、在线数据分析变得更简单。Flink SQL Gateway的架构如下图，它由插件化的Endpoints和SqlGatewayService两部分组成。SqlGatewayService是可复
Hive 数据类型Hive 学习之Hive 数据类型Hive 中数据类型主要分为以下几种类型数值类型字符串类型日期/时间类型其他类型复合类型下面对上面的几种类型进行讲解：数值类型 Hive中的数值类型与Java中的数值类型很相似，区别在于有些类型的名称不一样。可以归结为以下几种类型TINYINT ， SMALLINT， INT / INTEG
微信交流群里有人问浪尖hive on spark如何调优，当时浪尖时间忙没时间回答，这里就给出一篇文章详细聊聊。强调一下资源设置调优，这个强经验性质的，这里给出的数值比例仅供参考。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
1、GC对Spark性能影响的原理图解 如果在Task执行期间发生大量的Full GC，那么说明年轻代的Eden区域给的空间不够大，可以通过一下方式进行调优： （1）降低Cache操作占用的内存比例，给Eden等区域更多的内存空间； （2）给Eden区域分配更大的空间，-Xmn参数即可调节，通常给Eden区域预计大小的4/3，如果使用的是HDFS文件存储且每个Executor有4个Task,
前言上三篇文章我们介绍了查看查询计划的方式，以及一些常用的连接运算符、联合运算符的优化技巧。本篇我们分析SQL Server的并行运算，作为多核计算机盛行的今天，SQL Server也会适时调整自己的查询计划，来适应硬件资源的扩展，充分利用硬件资源，最大限度的提高性能。闲言少叙，直接进入本篇的正题。技术准备同前几篇一样，基于SQL Server2008R2版本，利用微软的一个更简洁的案例库（Nor
Spark是一种基于内存计算的大数据并行计算框架，用于构建大型的低延迟的数据分析程序。1、Spark生态系统的特点： 运行速度快：使用DAD执行引擎，支持循坏数据流与内存计算； 容易使用：支持scala、java、python、R语言，还可使用spark-shell 交互式编程方式； 通用性强：spark生态系统提供完整的
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2023-09-17 14:30:16
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（一）storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置：1、node（服务器）：指一个storm集群中的supervisor服务器数量。2、worker（jvm进程）：指整个拓扑中worker进程的总数量，这些数量会随机的平均分配到各个node。3、executor（线程）：指某个spout或者bolt的总线程数量，这些线程会被随机平均的分配到各个worker。4、task（spout/bolt实
