一. Hive性能调优综述Hive的一般学习者和培训者在谈性能优化的时候一般都会从语法和参数这些雕虫小技的角度谈优化，而不会革命性的优化Hive的性能，产生这种现象的原因有：历史原因和思维定势：大家学习SQL的时候一般都是单机Database，这个时候性能优化技巧确实主要是SQL语法和参数调优。Hive的核心性能问题往往是产生在超过规模的数据集，例如说100亿条级别的数据集，以及每天处理成千上万个
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2023-08-08 01:25:03
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表分为内部表、外部表、分区表，桶表。内部表、外部表、分区表对应的是目录，桶表对应目录下的文件。
原创
2022-06-20 13:06:41
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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
一，Hive设置方法： 1. 参数声明：在hive的CTL环境中设置（临时） 比如：set hive.fetch.task.conversion=more; 2.命令行设置：使用hadoop命令设置（临时） hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more; 3.配置文件：--${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml里面加入以下
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2022-01-04 17:44:17
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# HIVE如何性能调优
## 介绍
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，用于处理大规模数据集。然而，在处理大数据集时，Hive的性能可能会变得较慢。本文将介绍如何通过调优Hive来提高其性能，并提供一些代码示例和图表来说明。
## 1. 数据分区
数据分区是一种将数据划分为更小、更易处理的片段的技术。通过将数据分区存储在不同的目录中，我们可以提高查询性能。以下是一个示例代码
本文倒序。作者：金山软件西山居技术经理 刘超09-结束语丨栉风沐雨，砥砺前行！结束nothing08-模块七 实战演练场(4讲)43丨记一次双十一抢购性能瓶颈调优202008031.限流实现优化 nginx 包含了两个限流模块：ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module 前者限制单个ip单位时间内的请求数量，后者是用来限制单位时间内所有
Hive 可以直接将 SQL 语句 转换为 MapReduce 任务，无需关注底层的细节。但是要调优 Hive，就必须知道 Hive 背后的原理才可以进行后序的调优工作。今天开始调优的学习。1.EXPLAIN了解 Hive 的查询语句如何转为 MapReduce 程序才能知道如何调优。EXPLAIN 功能可以帮助我们学习 Hive 是如何将查询转换为 MapReduce 任务的。用法是加在查询
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2023-07-12 19:20:40
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大数据技术框架中，hive组件作为数仓工程师必不可缺少的计算框架组件。本篇文章是hive性能调优详解系列之第三篇hive语法层面调优。 Hive架构层面1.启用本地抓取Hive的某些SQL语句需要转换成MapReduce的操作，某些SQL语句就不需要转换成MapReduce操作，例如：1.只是select *的时候 2.where条件针对分区字段进行筛选过滤时 3.带有limit分支语句时Hive
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2023-08-04 14:50:36
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2021-06-10 19:47:18
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Map数
通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；
举例：a)一个大文件：假设input目录下有1个文件a，大小为780M，那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个
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2021-06-12 10:43:58
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2021-06-10 19:47:14
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2021-06-10 19:47:15
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1、hive的企业级调优1.1 Fetch抓取（鸡肋）Fetch抓取是指，==Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算==例如：select * from employee; 在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台在hive-default.xml.template文件中 ==hive.fetch.task.conv
我们在刚开始学习hive的时候,都知道hive可以降低程序员的学习成本和开发成本,具体表现就在于可以将SQL语句转换成MapReduce程序运行。
但是Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。
在hive-default.
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2021-06-12 10:48:59
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Hive去重统计相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧，但是好像平时很少关注这个去重的性能问题，但是当一个表的数据量非常大的时候，会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢，和直接运行count(order_no)的时间差了很多，于是研究了一下。先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用dis
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2022-12-02 09:31:42
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2021-06-10 19:47:16
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# Hive性能调优实战 笔记
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何实现“Hive性能调优实战”。在本篇文章中，我将向你展示整个调优流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程概述
首先，让我们看看整个Hive性能调优实战的流程。我们可以通过以下表格展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 优化表分区 |
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