# 减少Hive Job数量的方法
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到需要执行多个Job的情况，这不仅增加了处理时间，也增加了系统负载。因此，降低Hive Job数量是提高数据处理效率的一个重要方面。本文将介绍一些减少Hive Job数量的方法，帮助优化数据处理流程。
## 为什么需要减少Hive Job数量？
在Hive中，每个查询都会被编译为一个或多个MapReduce Job来执
原创
2024-03-09 05:23:55
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开启动态分区：hive.exec.dynamic.partition=true默认值：false描述：是否允许动态分区hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict默认值：strict描述：strict是避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。读取表的时候可以不指定分区。设置如下参数配置动态分区的使用环境：hive.exec.max.dyn
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2023-09-08 18:34:36
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测试表以及测试数据+----------------------------------------------------+
| createtab_stmt |
+----------------------------------------------------+
| CREATE TABLE
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2023-08-22 19:56:25
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调优推测执行集群中NM/机器的负载是不一样集群中机器的配置不同数据倾斜 一个job有100个reducer，其中99个很快运行完，只有最后一个花费很长的执行时间，那么这个job它的运行时长是取决于最慢的一个task,也就是长尾作业 参数：hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution，默认是true并行执行 并行的前提：多个task之间是没有依赖的 参
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2023-09-13 20:50:36
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hive 如何减少job数
在大数据环境下，Apache Hive作为一个数据仓库工具，被广泛用于数据的提取、转换和加载（ETL）。Hive通过使用MapReduce作业来处理数据，但在某些情况下，过多的作业会导致性能下降和资源浪费。为了提高性能和减少作业数量，我们需要进行一些优化。以下是处理“Hive如何减少job数”问题的详细过程。
## 问题背景
随着业务需求的增长，我们的数据处理工作
文章目录一.Hive支持的Join语法1.inner join(内连接)2.left outer join(左外连接)3.right outer join(右外连接）4.full outer join(完全外连接)5.left semi join（左半开连接）6.笛卡尔积join.7.map-side join二.关于join中表的顺序三.join中的模糊匹配（locate)四.总结 一.Hi
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2023-07-12 18:39:52
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在讨论hive优化之前，我们需要知道的是HQL它的执行过程。简单的说，HQL会最终转化为job，然后通过MR来执行job 问题一 既然HQL会转化为JOB,那么如果job数量太多，会不会对hive执行带来性能的影响？我们知道客户端提交JOB到YARN集群，然后MRAppMaster则会创建JOB，并对JOB进行初始化，初始化JOB是需要好费时间的，因为在这里会根据文件创建分片，然后决定M
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2023-07-15 00:08:16
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一、Hive的起源Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebook最早地开始研发Hive，它让对Hadoop使用SQL查询（实际上SQL后台转化为了MapReduce）
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2023-07-17 22:28:01
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Hive是通过把HSQL转换成对应MapReduce作业，然后提交到Hadoop上执行。一条HSQL会被转化成多个MapReduce作业，每个作业被称为一个Stage，每个Stage之间有执行顺序和依赖关系，构造成一个DAG图。这些步骤可能包含：元数据的操作，文件系统的操作，MapReduce计算等等。 在HSQL语句之前加一个explain修
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2023-07-14 23:22:22
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map task的数量即mapred.map.tasks的参数值，用户不能直接设置这个参数。Input Split的大小，决定了一个Job拥有多少个map。默认input split的大小是64M（与dfs.block.size的默认值相同）。然而，如果输入的数据量巨大，那么默认的64M的block会有几万甚至几十万的Map Task，集群的网络传输会很大，最严重的是给Job Tracker的调度
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2024-06-23 09:07:04
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如何合并小文件，减少map数？假设一个SQL任务：Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’;该任务的inputdir/group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04共有194个文件，其中很多是远远小于128m的
原创
2015-05-05 15:27:16
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HQL语法优化，Job优化（map端和reduce端）一、HQL语法优化1.1 列裁剪与分区裁剪1.2 Group By1.3 Vectorization1.4 多重模式1.5 in/exists语句1.6 CBO优化1.7 谓词下推1.8 MapJoin1.9 大表、大表SMB Join1.10 笛卡尔积二、Hive Map优化2.1 复杂文件增加Map数2.2 小文件进行合并2.3 Map端
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2023-09-21 11:27:27
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原则
优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优合理控制map reduce数量减少job数量（合并，大的分拆）合并小文件避免倾斜从表连接的角度优化：尽量使用内连接，因为内连接是两表都满足的行的组合，而外连接是以其中一个表的全部为基准从索引的角度优化：对那些常用的查询字段简历索引，这样查询时值进行索引扫描，不读取数据块可以在查询的过程中减少不必要的分区，字段好Hadoop的首要任务是增
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2024-09-27 20:35:07
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hive的job的分片数和其使用的InputFormat有关，通常会使用两种InputFormat，一种是HiveInputFormat，一种是CombineHiveInputFormat，下面分别讨论下二者的计算分片的方法。查询hive的InputFormat的方式：set hive.input.format;HiveInputFormat首先，Hadoop中在计算一个JOB需要的map数之前首
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2023-07-18 12:31:54
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1.数据过滤尽量先过滤数据，减少每个阶段的数据量，然后再进行join2.分区要合理使用分区，hive分区数据文件是放在不同目录下的3.执行顺序hive总是按照从左到右的顺序执行语句4.job任务数hive会对每次join启动一个mapreduce任务当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个mapreduce job启动一次job尽可能的多做事情，
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2024-01-12 10:57:21
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# 理解 Spark Job 数量及其影响
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的选择，它因其高效的并行计算能力而受到青睐。在使用 Spark 处理数据时，我们常会提到“Spark Job”，这是什么呢？了解 Spark Job 的数量及其影响，有助于更好地优化你的数据处理流程。
## 什么是 Spark Job？
在 Spark 中，一个作业（Job）是由一系列算子（如
原创
2024-09-06 04:28:26
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# Hive Job：大数据处理的利器
## 引言
在当今信息爆炸的时代，海量的数据产生和存储已经成为一种常态。为了从这些数据中提取有用的信息，数据处理变得非常重要。在大数据领域，Hadoop生态系统提供了许多工具和技术来处理和分析大规模数据集。其中，Hive作为Hadoop的一个核心组件，提供了一种类似于SQL的查询语言，使得数据分析人员能够方便地通过SQL语句来处理大规模的数据集。本文将介
原创
2023-12-12 08:47:00
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Hive 的Stage如何划分，也是Hive SQL需要优化的一个点，这个问题，我也是在实际的工作中遇到的。所以我查询了网络的解答并记录下来，以便日后复习。以下是主要内容，enjoy~~~一个 Hive 任务会包含一个或多个 stage，不同的 stage 间会存在着依赖关系，越复杂的查询通常会引入越多的 stage (而 stage 越多就需要越多的时间时间来完成)。用户提交的 Hive QL
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2023-09-10 12:41:54
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文章目录前言一.如何选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力flushOneForGlobalPressure()二.HRegion的flush是如何发起的flushRegion()总结 前言接着上文中提到的问题，本文我们研究HRegionServer上MemStore的flush处理流程，重点讲述下如何选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力，还有H
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2024-09-05 07:19:16
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在我们使用linux的时候，tty系统默认是给出7个，前六个是terminal，最后一个用于X。但是我们其实有些时候是使用不到那么多的tty，要改变tty数量可以通过修改/etc/inittab来实现，具体如下：
[root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release&nb
原创
2011-10-26 19:46:51
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