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 spark 在运行于yarn模式的情况下如何调优。下文举例讲解的yarn节点机器配置，假设有32核，120GB内存。1. yarn配置yarn.nodemanage
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2023-07-20 18:49:27
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Hive优化-参数调优 Hive通过将查询划分成一个或多个MapReduce任务达到并行处理的目的。每个任务都可能具有多个mapper和reducer任务，其中至少有一些是可以并行执行的。确定最佳的mapper个数和reducer个数取决于多个变量，例如输入的数据量大小以及对这些数据执行的操作类型等。启用本地模式对于数据量比较小的操作，可以使用本地模式提交任务。因为在这种情况下，集群执行的话为查询
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2023-07-12 09:26:25
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记录一下自己在工作中经常用到的几个参数设置，从调整的实际效果看还是有效果的。企业相关服务器资源配置：平均600台active的节点，
每个节点可用的内存在200G左右，可用的memory total：116T1、set hive.exec.parallel=true;开启job的并行：基本每个hql脚本都会开启这个参数，默认并行度为8，
在集群资源充足的情况下，可以提高job并行的数量：
set
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2023-07-12 18:59:28
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有很多刚学习的小伙伴，想学习参数优化，又不知道有哪些参数，如何优化。给大家，说明思路。1.set 你知道在这里找，说明你知道实际生效的作用2.hive-site.default.xml，你知道在这里找，说明你知道这个配置文件的作用(cdp-hive3.1的部分配置hive官网都没有。。在clouder的官网)3.官网。官网永远是学习最好的地方，不用多说Configuration Pro
今天总结一下有关hive的性能调优，一下测试在本地环境，单节点模式（非高可用）进行测试，影响因素也可能和个人电脑配置有关，但是经过一系列配置，性能还是提升了不少。
关于hive调优，首先要对hive运行原理有了解。通晓原理，从根本进行调优。
hive的基本运行原理：HQL——> Job——> Map/Reduce。
通过以上基本原理，我们可以从以下三个方面进行调优，HQL语句调优
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2023-09-20 06:22:19
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复制于: tony~博客小屋夫学须静也,才须学也.非学无以广才,非志无以成学→_→_大数据：Hive常用参数调优 1、limit限制调整 一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。有一个配置属性可以开启，避免这种情况—对数据源进行抽样hive.limit.optimize.enable=true — 开启对数据源进行采样的功能hive.limit.row.max.si
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2023-08-07 18:28:59
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Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能。生产环境spark脚本的配置:bin/spark-submit \
--class com.yyds.spark.Wordcount \
--deploy-mode cluster \
--num-executor
原创
2022-06-23 14:38:21
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前言不进行优化的代码就是耍流氓。总体来说大数据优化主要分为三点，一是充分利用CPU，二是节省内存，三是减少网络传输。一、Hive/MapReduce调优1.1 本地模式Hive默认采用集群模式进行计算，如果对于小数据量，可以设置为单台机器进行计算，这样可以大大缩减查询触发任务时间。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto 的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这
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2023-09-15 22:23:44
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一、开启本地MR模式 大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。 (1)开启本地mr set hive.exec.mode
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2023-07-27 14:11:04
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1、分区设置set hive.exec.dynamic.partition = False设置 True 表示开启动态分区功能。set hive.exec.dynamic.partition.mode = strict ;设置成 nonstrict 表示允许所有分区都是动态的。set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 100 ;每个mapper
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2023-07-12 19:23:58
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。Driver参数spark.driver.cores该参数表示每个Executor可利用的CPU
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2023-09-21 08:44:16
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文章目录一、调优工具1、explain2、analyze二、优化设计三、配置优化1、设置本地模式2、JVM重用3、并行执行四、查询优化1、自动启动Map端的join2、启用CBO(Cost based Optimizer):负载均衡3、启用Vectorization(矢量化)4、使用CTE、临时表、窗口函数等正确的编码约定五、压缩 一、调优工具1、explainexplain 查询语句;由于Hi
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2023-10-24 09:03:03
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Hive参数设置及优化1.动静态分区属性设置2.Set hive.map.aggr=true 通过设置属性hive.map.aggr值为true来提高聚合的性能，这个设置会触发在map阶段进行的‘顶级’聚合过程。（非顶级的聚合过程会在执行一个GROUP BY后进行。）不过，这个设置需要更多的内存3.本地模式设置 大多数情况下查询都会触发一个MapReduce任务（job）,hive中某些情况的查询
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2023-07-18 12:30:37
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# 调优Hive参数避免GC溢出
在大数据处理中，Hive作为一个数据仓库查询工具，常常需要处理海量数据。在处理大数据量时，会频繁触发JVM的垃圾回收（GC）操作，如果不合理调优参数，就会导致GC溢出，从而影响系统性能。本文将介绍如何通过调优Hive参数来避免GC溢出的问题。
## GC溢出原因
GC溢出通常是由于JVM内存不足或GC算法选择不合适导致的。在Hive中，由于数据量大、查询复杂
1、hive参数优化之默认启用本地模式启动hive本地模式参数，一般建议将其设置为true，即时刻启用：hive (chavin)> s
原创
2021-08-07 10:41:11
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谈笑间学会大数据-Hive调优策略 Hive SQL是一种声明试语言，用户会提交声明式的查询，而Hive会将其转换成MapReduce job，大多数情况下，用户不需要了解Hive内部的实现原理的，这样就可以专注业务的事情，不再关注底层实现了。 不过，当用户对于Hive具有越来越多的经验后，了解一下Hive背后的理论知识和底层的一些实现细节，会让用户更加高效地使用Hive。使用explain 学习
文章目录1:本地模式2：表优化2.1：小表、大表join2.2：大表、大表join2.3：map join2.4：group by2.5：count(distinct)2.6：笛卡尔积3：分区裁剪、列裁剪4：并行执行5：严格模式6：jvm重用7：开启推测执行8：压缩9：Fetch抓取10：数据倾斜10.1：合理设置Map数10.2 小文件合并10.3 复杂文件增加Map数10.4 合理设置Red
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2023-07-15 00:09:37
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hive的调优： 第一个调优：fetch抓取，能够避免使用mr的，就尽量不要用mr，因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找，字段查找，limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal  
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2023-07-14 23:37:40
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前言：jvm调优主要是为了减少程序出现的full gc让程序变得更加稳定。一、jmap:此命令可以用来查看内存信息，实例个数以及占用内存大小jmap -histo 8484#查看历史生成的实例
jmap -histo:live 8484#查看当前存活的实例，执行过程中可能会触发一次full gc1.查看当前运行程序生成的实例个数。 2.堆内存dumpjmap -dump:format=b,file
一、hive常用参数0.常用参数--@Name:
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--@Type:全量加载
--@Author:---
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--设置作业名
set mapred.job.name = hi
