往期回顾：Hive性能调优 | Fetch抓取Hive性能调优 | 数据倾斜 并行执行set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，默认为8。当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。严格模
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2023-09-26 16:02:09
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### 如何实现"hive map 并行执行"
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤教会刚入行的小白如何实现"Hive Map 并行执行"。下面是整个流程的详细步骤：
**Step 1: 创建一个Hive表**
首先，你需要创建一个Hive表来存储你的数据。你可以使用以下HiveQL代码来创建一个表：
```sql
CREATE TABLE my_table (
id INT,
原创
2023-10-11 15:55:50
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并行执行，严格模式，Fetch抓取，本地模式一、查看执行计划（Explain）二、并行执行三、严格模式四、Fetch抓取五、本地模式 一、查看执行计划（Explain）1）基本语法EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query（1）查看下面这条语句的执行计划hive (default)> explain select * from
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2023-07-14 11:58:00
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hive 2.1 hive执行sql有两种方式：执行hive命令，又细分为hive -e，hive -f，hive交互式；执行beeline命令，beeline会连接远程thrift server；下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的：1 hive命令启动命令启动hive客户端命令$HIVE_HOME/bin/hive等价于$HIVE_HOME/bin/hive --service
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2023-05-25 16:19:08
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今天总结本人在使用Hive过程中的一些优化技巧，希望给大家带来帮助。Hive优化最体现程序员的技术能力，面试官在面试时最喜欢问的就是Hive的优化技巧。技巧1.控制reducer数量下面的内容是我们每次在hive命令行执行SQL时都会打印出来的内容：In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.ex
# Hive Left Join 并行执行教程
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库软件，它提供了数据分析的能力。今天，我们将讨论如何在 Hive 中实现左连接（Left Join）并行执行。此过程可以显著提高我们查询的效率，特别是处理大规模数据集时。以下内容将引导你理解整个流程，并提供详细的代码示例。
## 流程简介
下面是我们实现 Hive 左连接并行执行的
原创
2024-08-19 05:49:49
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## Hive设置Union并行执行
Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个SQL-like查询语言，用于在大规模数据集上进行分析。Hive的一个重要特性是能够使用Union操作符将多个查询的结果合并在一起。然而，默认情况下，Hive的Union操作是串行执行的，这可能会导致性能瓶颈。为了优化查询性能，我们可以通过设置并行执行来加速Union操作。
本文将介绍
原创
2023-10-08 11:36:13
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以用于处理大规模的结构化数据。为了提高Hive的查询性能，我们可以通过并行度来加速查询的执行。在本篇文章中，我将指导你如何在Hive中实现执行开启并行度的操作。
**1. 确认Hive版本和配置**
在开始之前，首先需要确认你使用的Hive版本以及Hive的相关配置。你可以通过以下代码查看Hive的版本信息：
原创
2023-12-23 07:19:23
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# 实现Hive并行执行SQL脚本
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Hive并行执行SQL脚本。下面将展示整个流程的步骤，并提供每一步需要做什么以及相关代码的注释。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含所有要执行的SQL脚本的目录 |
| 2 | 使用Hive的`beeline`命令行工具连接到Hive服务器 |
| 3
原创
2023-07-31 17:22:56
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## 提高Hive执行速度的并行设置
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用并行设置来提高Hive的执行速度。在本文中，我将为你提供一个详细的步骤，让你能够轻松地实现这一目标。
### 步骤概览
下面的表格展示了实现Hive并行设置的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hive表 |
| 步骤二 | 设置并行度 |
| 步骤三 | 执行
原创
2023-11-20 13:20:28
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目录问题描述失败的尝试自己的思考最终解决感想 问题描述这几天在学习B站上黑马程序员的Hadoop入门课程，跟着视频进行各种软件的搭建，在搭建Hive时却遇到了以下的问题。当时情景为Hive安装在node3上，MySQL数据库安装在node1上。Hive第一代客户端可以正常启动，但输入语句时会报如下的错误。FAILED: HiveException java.lang.RuntimeExcepti
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2023-08-06 09:48:04
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写一下Hive源码中执行SQL的SELECT语句的简单执行流程，手头没有具体的环境进调试模式，只根据源码写写大概的处理流程。总体上从beeline脚本执行，调用了类Beeline.java，将终端的命令读入后通过rpc发送给driver处理。driver调用SemanticAnalyzer将SQL语句编译为可以执行的tasks，然后给每个task创建一个线程执行，在task中调用Tez等并行框架处
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2023-05-30 16:34:21
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shell脚本调用并行执行 为什么要并行工作？(Why Do Work In Parallel?)In big ?, fast ?♂️, and complicated ⁉️ codebases, there is a substantial amount of processing that needs to be done. Doing all of that processing sync
多任务系统多任务系统可以同时运行多个任务。单核cpu也可以执行多任务，由于cpu执行代码都是顺序执行的，那么cpu是怎么执行多任务的？答案是操作系统轮流让各个任务交替执行任务1执行0.01s切换任务2，任务2执行0.01s切换任务3.依次类推，表面上看，每个任务都是交替执行的，但是由于cpu执行速度实在太快，感觉上就是所有任务同时执行。并发并发 任务数多于cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法
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2024-05-21 11:03:57
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前言在CPU上处理大规模数据时，亟需并行以节省时间。记录一下在python并行中我通常使用的package: Multiprocssing。这个例子很简单，但足够作为模板去拓展。直接上例子import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import time
import multiprocessing as mp
a = np.arang
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2023-07-04 17:59:53
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python是解释型的语言,而Python解释器使用GIL(全局解 释器锁)来在内部禁止并行执行,正是这个GIL限制你在多核处理器上同一时间也只能执行一条字节码指令. python 3.0 里面已经改进, 默认有了多处理器编程的库了. Python2.XX暂时还不支持。Parallel Python 这个库,正是为次设计的, 而且它不仅可以多核处理器协同工作,还可以通过网络集群运行。http://
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2023-10-05 19:47:56
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目录shell 并行执行串行改为并行并行-等待模式利用命名管道来做任务队列文档转自shell 并行执行串行改为并行这是常规串行例子> for i in `seq 1 10`
do
sleep 1; echo $i
done这是一个迭代次数为10的循环，每一个循环都会等待 1 秒，执行总时长约等于 10 秒。sleep 1 会阻塞循环，只有 sleep 1 执行结果，才会进入下一循环
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2023-10-23 15:40:39
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本文介绍几个并行模块，以及实现程序并行的入门技术。本文比较枯燥，主要是为后面上工程实例做铺垫。第一期介绍最常用的multiprocessing模块，以及multiprocess模块。python实现多进程的模块最常用的是 multiprocessing，此外还有multiprocess、pathos、concurrent.futures、pp、parallel、pprocess等模块。本文对主要的
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2023-08-31 20:58:25
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python是解释型的语言,而Python解释器使用GIL(全局解 释器锁)来在内部禁止并行执行,正是这个GIL限制你在多核处理器上同一时间也只能执行一条字节码指令. python 3.0 里面已经改进, 默认有了多处理器编程的库了. Python2.XX暂时还不支持。Parallel Python 这个库,正是为次设计的, 而且它不仅可以多核处理器协同工作,还可以通过网络集群运行。http://
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2024-07-17 19:59:54
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1、与Oracle并行技术一样，hive在执行mapreduce作业时也可以执行并行查询。针对于不同业务场景SQL语句的执行情况，有些场景下SQL的执行是需要分割成几段去执行的，而且期间并不全是存在依赖关系。默认情况下，hive只会一段一段的执行mapreduce任务。
原创
2021-08-07 10:42:12
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