下载：yum -y install gcc gcc-c++ maven
下载地址Github：https://github.com/hortonworks/hive-testbench/
git clone https://github.com/hortonworks/hive-testbench/编译：有两种数据TPC-DS：提供一个公平和诚实的业务和数据模型，99个案例。TPC-H：面向商
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2023-07-29 23:53:23
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背景前阵子在用Tpcds对hive做性能测试的时候，遇到过报错 Process failed with status code 139问题剖析通过源码查看，找到了最终异常抛出的地方： hive-testbench-hdp3/tpcds-gen/src/main/java/org/notmysock/tpcds/GenTable.java源码github地址for(int i=0; i<cmd
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2023-06-27 23:08:05
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1.impala性能测试：
创建指定大小的cache
hdfs cacheadmin -addPool impala_pool -owner impala -limit 20000000000
把表加入cache中
alter table ym_impala_with_cache set cached in 'impala_pool';
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2023-12-20 17:05:43
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# Hive读写性能测试
Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，它用于分析存储在 Hadoop HDFS 上的数据。由于 Hive 提供了 SQL 类似的查询语言（HiveQL），操作 Hive 的数据需要妥善测试其读写性能，以便优化查询时间及数据处理效率。本文将讨论 Hive 的读写性能测试，并提供相关的代码示例和图示。
## 1. 为什么进行读写性能测试
读写性能测试
原创
2024-08-26 05:52:18
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一．Hive on Spark的定义 Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及
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2023-08-04 23:24:57
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# Hive 查询语句性能测试
作为一名经验丰富的开发者，你经常需要对Hive查询语句的性能进行测试。在本文中，我将向你介绍如何实现Hive查询语句的性能测试，并提供详细的步骤和代码示例。
## 测试流程
下面是整个性能测试的流程，我们将一步一步地进行操作：
步骤 | 操作 | 代码示例
--- | --- | ---
1 | 创建测试表 | `CREATE TABLE test_tabl
原创
2023-10-08 11:37:23
142阅读
文章目录TPC-DS测试概述1. TPC-H2. TPC-DS使用hive-testbench生成hive基准测试数据1.环境准备拉取代码安装gcc安装maven2.执行编译3.生成数据并加载到hive中4.使用Hue验证数据5.生成数据时的一些异常处理Permission denied: user=root, access=WRITEFile does not exist: 3.0.0-cdh6
在做*****这个项目的大半年时间了，由于我写的spark程序需要到Hive表读数据，而开发环境的Hive表里面没有数据，需要自己造， 所以开发和测试环境用到的Hive的测试数据基本上都是我造的。下面是我总结的一些经验刚开始的时候Hive里面有13张标签表，总共1700多个字段，在开发测试环境不需要用完所有的13张表，没必要，我只往三张表里造数据，平时测试的时候也只 测这三张表，太多了容易乱，但是
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2023-08-11 22:01:31
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文章目录Hive--查询前言：一、 基本查询（Select…From）1、全表和特定列查询2 、列别名3 、算术运算符4、常用函数5、Limit语句二、 Where语句1、比较运算符（Between/In/ Is Null）2 、Like和RLike3、 逻辑运算符（And/Or/Not）三、分组1 、Group By语句2、 Having语句四、Join语句1、内连接2、左外连接3、右外连接4
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2023-08-15 18:51:55
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一、单条插入数据insert into table_nameselect '01','测试','2019-12-16'二、批量造数据1、将要造数据的表复制相同的表，格式为text格式：create table table_name_test as select * from table_name where 1=0;2、准备数据，csv文件（注意文件格式为UTF-8格式不然中文
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2023-07-05 11:02:50
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目录Kudu、Hudi和Delta Lake的比较存储机制读数据更新数据其他如何选择合适的存储方案 Kudu、Hudi和Delta Lake的比较kudu、hudi和delta lake是目前比较热门的支持行级别数据增删改查的存储方案，本文对三者之间进行了比较。 存储机制 kudukudu的存储机制和hudi的写优化方式有些相似。kudu的最新数据保存在内存，称为Me
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2024-04-24 17:26:32
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Flink 修改BucketingSink解决小文件的问题0、背景1、BucketingSink 解析2、修改 0、背景 用flink往hdfs写文件的时候，我们一般会用到HDFS Connector 。其实flink里提供了两种HDFS Connector，一个是Bucketing File Sink，另一个是Streaming File Sink
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2024-03-05 06:18:59
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简介性能测试计划是在进行软件或系统的性能测试之前制定的详细计划和指导文件。它描述了所需性能测试的目标、范围、测试环境、资源需求、测试策略、测试用例、时间表等重要信息。为什么要制定性能测试计划制定性能测试计划的主要目的是确保性能测试的有效性和可靠性。以下是制定性能测试计划的重要原因：明确测试目标：性能测试计划可以明确定义所需测试的性能目标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。这有助于确保测试的准确性
原创
2024-07-15 11:57:06
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Hive的文件存储格式包括：textfile, sequencefile, rcfile, orc, parquet textfile 默认的文件格式，行存储。建表时不指定存储格式即为textfile，导入数据时把数据文件拷贝至hdfs不进行处理。 优点：最简单的数据格式，便于和其他工具（Pig, grep, sed, awk）共享数据，便于查看和编辑；加载较快。
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2023-09-19 01:32:52
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目录第1章 举例感受Hive性能调优的多样性1.1 感受改写SQL对性能的影响1.1.1 数据准备1.1.2 union案例1.1.3 改写SQL实现union的优化1.1.4 失败的union调优1.2 感受调整数据块大小对性能的影响1.2.1 数据准备1.2.2 案例比较1.3 感受不同数据格式对性能的提升1.3.1 数据准备1.3.2 案例比较1.4 感受不同的表设计对性能的影响1.4.1
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2023-12-05 17:00:44
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```mermaid
flowchart TD
Start --> Initialize
Initialize --> Create_Table
Create_Table --> Insert_Data
Insert_Data --> Query_Data
Query_Data --> End
```
在进行"Hive not in 性能"优化时，需要按照
原创
2024-05-17 06:46:08
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一.调优概述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Hive的建表设计方面，对HiveHQL语句本身的优化，也包含Hive配置参数和底层引擎MapReduce方面的调整。 所地这次调优主要分为以下四个方面展开: 1、 Hi
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2023-12-20 19:23:52
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原创首发1、【子查询】和【WITH AS】的关系2、视图2.1、概念2.2、写法2.3、用途！！！2.3.1、简单性2.3.2、提供了一定程度的逻辑独立性2.3.3、安全性3、比较HIVE的【子查询】和【视图】 1、【子查询】和【WITH AS】的关系WITH AS是 子查询 的一种写法 旧版MySQL 子查询 不支持WITH AS写法，只支持括号写法WITH AS写法 可读性更高，更方
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2024-03-07 20:24:03
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一、说明与其他 SQL 语法类似，Hive 中也支持 with as 将一大段 SQL 语句封装为子查询，方便后续多次调用。MySQL旧版本不支持with as语法，8.0才支持。with tt as
(
select *,
row_number() over(partition by id order by score desc) rn
from table_
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2023-06-12 20:27:11
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此文来自于《Hive性能调优与实战》，写的真不错，如有需要自行购买在这里仅用以笔记备忘，侵删！一、什么是mapreduce的shuffle ?shuffle的过程应该是从mapper的map方式输出到Reduce方法输入的过程. 非常关键的一个环节，制约了性能，保证了可以在廉价机器上可靠运行的一个环节。在Mapper的map方法中，context.write 会讲数据计算所在的分区后写入到内存缓冲
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2024-03-12 13:00:53
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