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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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 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
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2023-10-12 16:19:55
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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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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)> set hive.exec.mode.local.auto;hive.exec.mode.local.auto=false2、设置hive执行模式hive (default)> set hive.mapred.mode;hive.mapred.mode=
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2023-07-12 11:12:28
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目录减少处理的数据量合理的设置map、reduce数量小文件合并Shuller过程优化join优化数据倾斜优化减少处理的数据量分区裁剪为了尽早的过滤掉数据，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区查询涉及分区表时，在where子句或on子句中限制分区范围 select * from table where ds='2020-07-29' 列裁剪值读取需要的列，忽略其他不关心的列，避免全表扫描
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2023-08-22 11:33:18
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1、避免使用count distinct ,容易引起性能问题select distinct(user_id) from a ;由于必须去重，因此Hive会把map阶段的输出全部分布到一个reduce task中，容易引起性能问题，可以通过先group by ,再count得方式进行优化优化后：select count(*)from(select user_id from a group ...
原创
2023-01-06 15:54:28
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数据倾斜概念：数据倾斜是指，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。执行操作： 1.其中一个表较小，但是key集中，可能
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2023-10-25 10:55:42
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一，order by ,sort by,distribute by 的用法1）order by 对全局数据的一个排序,仅仅只有一个reduce工作，最好不用。2）sort by 对每一个reduce 内部数据进行排序，全局结果集来说不是排序。 set mapreduce.job.reuces = 3 ; 会生成3个文件，每个文件内都是排好序的。3）distribute by
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2023-08-10 17:40:27
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sql group by 与 having的用法1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在 group by 后面（重要）例如,有如下数据库表：A B 1 abc 1
一.Hive聚合运算 - GROUP BYGROUP BY用于分组Hive基本内置聚合函数与GROUP BY一起使用如果没有指定GROUP BY子句，则默认聚合整个表 除聚合函数这一列外，所选的其他列也必须包含在GROUP BY中，在前面查询的时候可以不加，不会报错，但是看不出来结果代表的意义GROUP BY支持使用CASE WHEN或表达式select category, max(offerva
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2023-07-04 16:25:57
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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
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2023-10-20 10:28:21
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group by 作为一种分组查询，在sql中用处十分广泛。其中的简单用法，这里不再进行赘述，这篇文章，主要是研究 group by 的 rollup ,cube以及grouping sets测试的表如下图所示group by rollup
首先解释一下 rollup的中文意思为：归纳，汇总的意思。
select sum
(toba_num
),cust_code
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2023-10-01 10:34:42
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group by 优化 加order by nullmysql> explain select uid,sum(times) from tbl_name group by uid\G;*************************** 1. row *************************** id: 1 &
原创
2013-08-07 09:39:33
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一个标准的 Group by 语句包含排序、分组、聚合函数，比如 select a,count(*) from t group by a ; 这个语句默认使用 a 进行排序。如果 a 列没有索引，那么就会创建临时表来统计 a和 count(*)，然后再通过 sort_buffer 按 a 进行排序。
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2021-07-08 12:52:21
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Hive 的执行原理是高频面试题。因为后面的调优或者数据倾斜的处理都是在对其执行原理清楚的基础上进行的。今天以 GROUP BY 为例讲解一下。1.直观的角度下表名叫 table1：idnamenumber1aaa22aaa33bbb44bbb55ccc66ddd77eee78bbb59ccc6如果执行下面的语句：SELECT name
FROM table1
GROUP BY name;容
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2023-10-03 11:17:40
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目录GROUPING SETS按grouping sets查询和group by查询再union的等价关系Grouping__ID（两个下划线_）Groupingcube and rolluprollupcubehive.new.job.grouping.set.cardinality设置每条数据复制的份数 本博客来聊聊SELECT语句的GROUP BY子句的增强聚合特性。模拟数据（分隔符为’\
# 如何实现“hive group by if”
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Hive中使用“group by if”语句。这个任务对于刚入行的小白可能有些困难，但是只要跟着我的指导一步一步来，你一定能够掌握这个技术。
## 2. 流程
下面是实现“hive group by if”的流程，我们将通过以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 操作 |
|---|---
问题 6：使用 map join 解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大， 怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到 map join 会出现 bug 或异常， 这时就需要特别的处理。以下例子：Select * from log a
Left outer join members b
On a.memberid = b.memberid.
Members 有 600
大家好，我是后来。 这几天因为做数仓，写完SQL后总觉得自己写的SQL又臭又长，是不是应该好好优化下，于是还专门为此重新2本书，才看了没多少，就打破了自己原来对调优的认知。本文内容大多来自于《Hive 性能调优实战》SQL优化？到底在优化什么？理透需求原则，这是优化的根本；把握数据全链路原则，这是优化的脉络；坚持代码的简洁原则，这让优化更加简单；没有瓶颈时谈论优化，是自寻烦恼。所以接下来通过2个常
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2023-08-22 20:50:42
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