一、join优化 在Hive中，优化JOIN操作是提高查询性能的关键之一。JOIN操作是将两个或多个数据集中的记录基于某个共同字段进行关联的操作，它可能会消耗大量的计算资源和时间，尤其是在处理大型数据集时。优化Hive JOIN操作可以通过数据预处理、分区、数据倾斜处
1.使用multi-table-insert写法对union all进行优化（1）原SQL（目标是往一个新表user_new里，插入最大值和最小值的数据）insert into table user_new
select sex, max(age) as stat, 'max' as class
from user
group by sex
union all
select sex, min(ag
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2023-08-21 09:20:43
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# 在HiveSQL中进行调优优化
## 简介
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在HiveSQL中进行调优优化。在本文中，我将逐步介绍整个调优优化的流程，以及每一步所需的代码和操作。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个调优优化的流程。
```mermaid
journey
title 调优优化流程
section 开始
开始 --> 数据分析
原创
2024-03-05 07:44:58
25阅读
# Hive SQL语句优化指南
## 引言
在大数据领域，Hive是一种常用的数据仓库基础设施工具，可以处理大规模数据集并提供SQL接口。然而，随着数据规模的不断增长，Hive SQL语句的性能优化变得尤为重要。本文将向你介绍Hive SQL语句优化的步骤以及相应的代码示例，并帮助你更好地理解和应用这些优化技巧。
## 步骤概述
下面的表格展示了优化Hive SQL语句的一般步骤：
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原创
2023-12-24 06:04:33
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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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Hive 的SQL 运行优化 ，我们可以从以下几个方面着手 优化方向简介场景一 .去重场景问题场景二.通过一定方式去减少JOB数量场景三.合理控制并行数量场景四.控制任务中 节点 / 文件 数量场景五.排序问题场景六.通过让Map端多承担压力, 减少Reduce计算成本和数据传输成本场景七.数据倾斜问题场景八.数据裁剪问题场景九.减少IO次数场景十.JVM重用 下面我们细化的去
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2023-11-01 13:16:47
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- Hive SQL 编译成MapReduce过程 -编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：词法、语法解析: Antlr 定义 SQL 的语法规则，完成 SQL 词法，语法解析，将 SQL 转化为抽象语法树 AST Tree；Antlr是一种语言识别的工具
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2024-09-06 22:06:45
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# 优化HiveSQL中的Union All操作
在Hive环境下，我们经常需要使用Union All操作来合并不同数据源的数据。但是，Union All操作在处理大数据量时可能会导致性能问题。针对这个情况，我们可以通过一些优化方法来提升Union All操作的性能。
## Union All操作简介
Union All操作是将两个或多个查询的结果集合并到一起，不去重。在Hive中，Unio
原创
2024-03-05 06:33:15
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Hive面试题整理(一)1、Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题？(☆☆☆☆☆) 1)倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。 (1)key分布不均匀; (2)业务数据本身的特性; (3)建表时考虑不周; (4)某些SQL语句本身就有数据倾斜; 如何避免
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2023-12-04 21:06:40
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一、相同函数差异 二、仅Hive支持 三、仅Spark支持 四、Parquet表格式相关 五、备注 一、相同函数差异1.Spark运行时用到的hash函数，与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异解决方案：SparkSQL中将hash()修改为兼容Hive的函数hive_hash() 2.Hive和SparkSQL使用grouping
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2023-07-14 12:32:27
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1.Hadoop计算框架的特点数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业效率相对比较低，比如即使有几百万的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。sum，count，max，min等UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop在map端的汇总并优化，使数据倾斜不成问题。count（distinct），在数据量大的情况
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2024-04-12 22:52:44
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hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。
其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。
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2023-06-20 10:21:24
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1、HiveSQL调优概述1.1、优化原因①数据倾斜
②数据冗余
③Job或I/O过多
④MapReduce分配不合理1.2、优化方式①对HiveSQL语句本身的优化
②Hive配置项的调整
③MR的调整2、HiveSQL本身优化2.1、列裁剪和分区裁剪列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区select uid,event_type,record_data
from ca
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2023-08-18 22:50:54
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(这是我2年前总结的东西，当时是用华为Paas平台的大数据集群的时候，因为我们公司分配的资源较少，自己总结的部分优化方法，如有不足，望大家指正） 1) set hive.map.aggr=true/false; 当使用聚合函数时会在ma阶段进行聚合 效率更高同时消耗更多资源2) 当join表的时候有一个大表时用mapjoin select /*+ mapjoin(a) */
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2023-09-08 17:56:01
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目录0- 描述1- HQL语句优化1.1- 使用分区剪裁、列剪裁1.2- 尽量不要用COUNT DISTINCT1.3- 使用with as1.4- 大小表的join1.5- 数据倾斜 0- 描述Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。优化的核心思想是：减少数据量（例如分区、列剪裁）避免数据倾斜（例如加参数、Key打散）
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2023-10-30 17:47:55
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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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HiveSQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。HiveSQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。Hive优化目标在有限的资源下，执行效率更高常见问题数据倾斜map数设置reduce数设置其他Hive执行HQL-->Job-->Map/Reduce执行计划explain[extended]hql样例sele
原创
2021-03-15 09:33:40
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面试必备技能-HiveSQL优化王知无大数据技术与架构HiveSQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。HiveSQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。Hive优化目标在有限的资源下，执行效率更高常见问题数据倾斜map数设置reduce数设置其他*Hive执行HQL-->Job-->Map/Re
原创
2021-04-04 19:49:20
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Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点...
原创
2021-06-10 19:45:34
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在处理大规模数据时，Spark 和 Hive SQL 的组合为数据分析提供了强大的工具。然而，当面对数据倾斜问题时，我们常常会遇到性能瓶颈，导致任务失败或执行缓慢。本文将详细探讨如何优化 Spark HiveSQL 中的数据倾斜问题，解析错误现象，根因分析，并提供有效的解决方案。
### 问题背景
数据倾斜是指在分布式计算中，某些节点处理的数据量大大超过其他节点，导致性能下降。常见现象包括：
