1，jvm调优这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。spark调优系列之内存和GC调优2，内存调优缓存表spark2.+采用：
spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。
spark 1.+采用：
采用 sqlCont
简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系一、关于Spark简介在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。架构Spark的架构如下图所示，主要包含四大组件：Driver、Master、Worker和Executor。Spark特点Spark可以部署在YARN上Spark原生支持对HDFS文件系统的访问使用Sc
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2023-08-21 19:56:21
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Hive由Facebook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计，于2008年贡献给
原创
精选
2023-03-20 12:24:35
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SparkSQLSparkSQL简介SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，Shark应运而生，但又因为Shark
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2023-07-12 19:02:23
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1.Hive执行过程概览无论Hive Cli还是HiveServer2，一个HQl语句都要经过Driver进行解析和执行，粗略如下图：2.Driver处理的流程HQL解析(生成AST语法树) => 语法分析(得到QueryBlock) => 生成逻辑执行计划(Operator) => 逻辑优化(Logical Optim
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2023-07-12 19:02:48
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【Hive】Hive SQL的优化 文章目录【Hive】Hive SQL的优化1. Hive SQL方面的优化2. Hive配置参数方面优化3. Hadoop集群方面的优化 Hive SQL的执行，Hive的驱动器对SQL进行解析优化，从HDFS获取数据，然后转化为MapReduce，提交到Hadoop集群运行 所以Hive SQL的优化从下面三点来执行。1. Hive SQL方面的优化这方面是
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2023-07-06 21:57:07
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SparkSQL的优化：（Spark on Hive） （1）内存优化 ①合理设置资源配置 –num-executors executor的个数 –executor-memory 每个executor的内存 –driver-memory Driver端的内存 ②DS和DF的缓存持久化 DS和DF默认的缓存级别是MEMORY_AND_DISK ③DS和DF并不是使用java序列化和kryo序列化，而
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2023-08-08 11:01:04
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背 景Hive 的优化分为join相关的优化和join无关的优化，从项目实际来说, join 相关的优化占了 Hive 优化的大部分内容，而 join 相关的优化又分为 mapjoin 可以解决的 join 优化和mapj oin 无法解决的 join 优化 。 本章将会逐一详细介绍其优化方法和原理 。 另外一点，其实之所以需要优化，基本的本质原因是因为数据倾斜导致的，HiveQL的各种优化方
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2023-07-14 12:32:07
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一、代码优化1.在数据统计的时候选择高性能算子。例如Dataframe使用foreachPartitions将数据写入数据库，不要每个record都去拿一次数据库连接。通常写法是每个partition拿一次数据库连接。/**
* 将统计结果写入MySQL中
* 代码优化：
* 在进行数据库操作的时候，不要每个record都去操作一次数据库
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2023-08-21 14:52:02
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Spark SQL简介一、从Shark说起1、在这之前我们要先理解Hive的工作原理：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言——HiveSQL，用户可以通过HiveSQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveSQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行。2、Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是
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2023-07-12 13:13:49
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Spark sql是Apache spark在即将发布的1.0版本的新特性。本文从SQL解析，分析器解析，查询优化到物理执行计划执行，结合spark core模块详细分析spark sql的实现细节。
Spark sql中，TreeNode贯穿始终，继承于TreeNode的有三类数据结构，分别为LogicalPlan，SparkPlan和Expression（LogicalPlan和Spa
Spark SQL与Hive on SparkSpark SQL在Hadoop发展过程中，为了给熟悉SQL，但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive诞生，是运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。基于Hive后续又有一款Shark诞生，运行在Spark引擎上,但是Shark受限于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等），制约了Spark
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2023-08-30 11:41:47
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一、SparkSQL 概述
1.1 SparkSQL是什么
Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的Spark模块。1.2 Hive and SparkSQL 我们之前学习过hive，hive是一个基于had
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2023-08-26 20:48:09
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文章目录一、Hive 和 SparkSQL二、SparkSQL 的特点三、DataFrame 简介四、DataSet 简介 Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。一、Hive 和 SparkSQLSparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。Hive是早期唯一运行在Had
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2023-07-12 19:03:11
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目录SQL语句优化count优化count distinct 用sum...group by替换/count ... group by将两个join的表提前filterjoin 过滤掉ID为空的数据（与上面类似）join操作时，小表关联大表配置优化hive-site.xml配置动态分区： map阶段优化减少map数增大map数量reduce阶段优化map和reduce优化。 M
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2023-07-12 19:18:50
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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
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。 Hive在执行任务时，通常会将Hive SQL转化为MapReduce job进行处理。因此对Hive的调优，除了对Hive语句本身的优化，也要考虑Hive配置项以
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2023-07-20 21:55:58
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目录Hive on Spark与SparkSQLSpark 内存配置spark动态分配Hive Hive on Spark与SparkSQLHive是Hadoop中的标准SQL引擎，也是最古老的引擎之一。Hive on Spark为我们立即提供了Hive和Spark的所有巨大优势。它最初是作为数据仓库（DW）工具构建的，现在它具有轻松交换执行引擎的功能，因此更具吸引力。简而言之，使用Hive o
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2023-07-13 16:57:21
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SparkSQL的优化器系统Catalyst和大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同（Impala、Presto、Hive（Calcite）等），因此通过本文的学习也可以基本了解所有其他SQL处理引擎的工作原理。SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向：基于规则优化（RBO）以及基于代价优化(CBO)，基于规则优化是一种经验式、启发式地优化思路，更多地依靠前辈总结出来的优化规则，简单易行
# Spark Hive语句优化
Apache Spark是一个快速、可扩展的大数据处理框架，而Hive是Spark的一种数据仓库工具，用于进行数据分析和查询。在使用Spark Hive进行数据处理时，性能优化是非常重要的，可以大大提高查询的速度和效率。本文将介绍一些优化技巧和示例代码，帮助您更好地利用Spark Hive进行数据分析。
## 1. 数据分区
数据分区是Spark Hive优
