（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，
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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0.概述Hive的一般学习者谈性能调优的时候一般都会从语法和参数的角度来谈优化，而不会革命性的优化Hive的性能。Hive的核心性能问题往往是在超大规模数据集，例如100亿条级别的数据集，以及每天处理上千上万个Hive作业的情况下产生的。要从根本上解决实际企业中Hive真正的性能优化问题，必须考虑到底什么是Hive性能的限制，按照级别来说： 第一重要的是：战略性架构 解决海量数据大量job过于频
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2023-07-12 17:13:30
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一：Hive的ETL优化方案应用场景：Hive表数据倾斜，表中数据本身分布不均匀，频繁使用spark对某个Hive表执行操作方案实现思路：1.通过Hive 的ETL预先对数据按照key进行聚合，或和其他表预先进行join2.生成预处理后的Hive表(数据源已经不是原来的Hive表了)3.数据已经进行了预聚合或预join，所以spark作业不用进行shuffle操作原理：把数据倾斜的发生提前到了Hi
hive调优是比较大的专题，需要结合实际的业务，数据的类型，分布，质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化，hive底层是mapreduce，所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，sql的优化，hive参数的优化，解决数据的倾斜等。一、数据的压缩与存储对分析的数据选择合适的存储格式与压缩方式能提高hive的分析效率：压缩方式 压缩
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2023-07-14 12:16:05
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周末抽空搭建了一个10个节点的hadoop集群（CDH5.4.1）。
安装注意事项：做好各节点ssh等价，ntp时钟同步， 角色分配zookiper 最好独立磁盘个数为基数1,3,5 ， 做好高可用active, hue最好添加hdfs fttpfs角色，以免主备切换时hue不可用。
用途： 因为有商用的集群要升级，所以准备一个备用的集群，备
1. 执行引擎 Hive支持多种执行引擎，例如MapReduce、Tez、Spark、Flink。我们可以通过hivesite.xml文件中的hive.execution.engine属性控制。
下面，通过一张图来展示使用Tez执行引擎对Hive的调优。
Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG(有向无环图)任务的数据处理框架。由Hontonworks开源，将MapR
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2023-07-12 21:14:22
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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
MapReduce中的shuffle操作在map方法之后，reduce方法之前待处理的数据以及提交的信息，切片信息，jar包，xml文件都已经上传到了yarn上，在mapreduce程序启动之后，会先调用getPartition计算出Map Task的数量map执行之后向环形缓冲区写入<k,v>数据，环形和缓冲区默认是100m，当写入80%之后，开始反向刷写，并将数据溢写到文件redu
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2023-08-01 19:59:02
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shuffle流程map方法之后，reduce方法之前过程shffule的过程：从map方法出来先到分区方法，然后进入缓冲环形区，进来之后进行分区和排序（左侧写数据，右侧写索引），环形缓冲是大小100M，达到80%时，就会溢写，溢写之前要对数据进行排序，排序的方法快排，要对key索引进行快排，按照字典顺序进行排序。排完序的数据进行溢写，对溢写的文件要进行归并排序，排完序之后把对应的数据放入相应的分
hive数据倾斜优化策略在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题 , 优化主要是因为在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
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2023-07-14 11:39:33
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Spark shuffle 调优Spark 基于内存进行计算，擅长迭代计算，流式处理，但也会发生shuffle 过程。shuffle 的优化，以及避免产生 shuffle 会给程序提高更好的性能。因为 shuffle 的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。下图是官方的说明，1.2 版本之后默认是使用 sort shuffle 。这样会更加高效得利用内存。之前版本默认是 hash shuf
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2023-07-14 12:38:14
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mr的shuffle过程## 标题 首先shuffle的过程指的是map方法之后以及reduce方法之前 数据从map方法出来以后，首先进入getPartition方法，然后会对数据进行分区，之后进入环形缓冲区（默认大小为100Mb，数据量到达80%时会进行磁盘溢写），在溢写数据时会进行一次快排，这里的快排是对key的索引进行字典顺序排序，溢写之后会产生大量的小文件，（由于在hdfs中，每个文件不
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2023-08-04 20:19:16
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【Hive-优化】Hive的优化方式四（数据倾斜优化）1）关联优化器2）数据倾斜Skewin2.1.基础查询数据倾斜2.2.表连接数据倾斜(Join skew in)2.3.分组统计数据倾斜(Groupby skew in) 1）关联优化器在Hive的一些复杂关联查询中，可能同时还包含有group by等能够触发shuffle的操作，有些时候shuffle操作是可以共享的，通过关联优化器选项，可
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2023-07-18 12:28:28
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方案一：使用Hive ETL预处理场景：若Hive表中数据不均匀，且业务中会频繁用Spark对Hive表分析； 思路：用Hive对数据预处理（对key聚合等操作），原本是Spark对Hive的原表操作，现在就是对Hive预处理后的表操作； 原理：从根源解决了数据倾斜，规避了了Spark进行Shuffle类算子操作。但Hive ETL中进行聚合等操作会发生数据倾斜，只是把慢转移给了Hive ETL；
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2023-07-14 23:33:56
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文章目录一、前言二、调优1.替换执行引擎为tez2.Fetch抓取3.本地模式4.MapJoin5.Group By6.笛卡尔积7.动态分区调整8.执行推测9.JVM重用10.严格模式11.并行执行 一、前言Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序。此篇文章对于hive如何使用、如何配
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2023-07-12 10:06:49
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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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日常积累-HiveSQL的压缩方法+SQL整体优化（Map Reduce）子目录：配置parquet压缩设置压缩+自动分区（Parquet和ORC）SQL整体优化（多任务并行、减少任务数量）正文：Map Reduce： 一个Hive查询会生成多个Map Reduce Job，每个Map Reduce Job有Map，Reduce，Spill，Shuffle，Sort等多个阶段配置parquet压缩
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2023-09-08 12:40:30
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这篇文章描述了 SELECT 语句 GROUP BY 子句的增强聚合功能 GROUPING SETS。GROUPING SETS 子句是 SELECT 语句的 GROUP BY 子句的扩展。通过 GROUPING SETS 子句，你可采用多种方式对结果分组，而不必使用多个 SELECT 语句来实现这一目的。这就意味着，能够减少响应时间并提高性能。在Hive 0.10.0版本中添加了 Groupin
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2023-07-12 17:12:34
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hive SQL优化的简单总结：1.尽量不要使用select * from，虽代码简单，但会增加资源的使用，触发或依赖有变动时候，须核准字段；2.除非是必要的计算，否则尽量减少使用函数；3.distinct，使用逻辑简单，但会全表扫描，如果是大表的情况下，有索引，尽量不使用distinct；4.多个union all 的使用，可以分写几个insert into，速度更快；5.如果计算比较复杂，写在
