HIVE优化

Hive优化的十条详细策略（上）

一、Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本hive默认是minimal，该属性修改为more以后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不走mapreduce。配置文件如下：案例一：1）把hive.fetch
Forever_ck·2020-09-14 21:33

大数据高频面试题-Hive总结

4.6Hive总结4.6.1Hive的架构394.6.2Hive和数据库比较394.6.3内部表和外部表394.6.44个By区别394.6.5窗口函数404.6.6自定义UDF、UDTF404.6.7Hive
Mr.WiG·2020-09-14 16:03

Hive_HIVE优化指南_场景四_控制任务中 节点 / 文件 数量

大纲地址：https://blog.csdn.net/u010003835/article/details/105334641测试表以及测试数据+----------------------------------------------------+|createtab_stmt|+----------------------------------------------------+|CRE
高达一号·2020-09-12 03:59

（六）Hive优化

小文件问题的影响1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。2.在HDFS中，每个小文件对象约占150byte，如果小文件过多会占用大量内存。这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩展。————————————————小文件问题的解决方案从小文件产生的途经就可以从源头上控制小文件数量，方法如下：1
JayWolf·2020-09-11 21:03

技本功|Hive优化之建表配置参数调优（一）

本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。创建一个普通的表createtabletes
b732fee81ae2·2020-09-04 15:28

技本功|Hive优化之配置参数的优化（一）

本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。创建一个普通的表createtabletes
云掣科技·2020-08-26 13:16

技本功|Hive优化之配置参数的优化（一）

本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。创建一个普通的表createtabletes
云掣科技·2020-08-26 11:00

技本功|Hive优化之配置参数的优化（一）

本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。创建一个普通的表createtabletes
云掣YUNCHE·2020-08-25 21:14

窗口函数和hive优化简记

窗口函数：（1）OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。常用partitionby分区orderby排序。（2）CURRENTROW：当前行（3）nPRECEDING：往前n行数据（4）nFOLLOWING：往后n行数据（5）UNBOUNDED：起点，UNBOUNDEDPRECEDING表示从前面的起点，UNBOUNDEDFOLLOWING表示到后面的
给我一个苹果·2020-08-24 17:10

Hive优化

核心思想：把HiveSQL当做Mapreduce程序去优化注意:以下SQL不会转为Mapreduce来执行,Explain用于显示执行计划,可以来验证sql是否发生mapreduceselect仅查询本表字段;where仅对本表字段做条件过滤;比如下面的语句是会发生mapreduce的;(下面的reduce没有截图)1.Hive运行方式：(1)集群模式:hive默认采用的是集群的方式;(2)本地模
XtHhua·2020-08-24 09:56

hive优化实战

这里从四个方面对Hive常用的一些性能优化进行了总结。一:表设计层面优化利用分区表优化分区表是在某一个或者几个维度上对数据进行分类存储，一个分区对应一个目录。如果筛选条件里有分区字段，那么Hive只需要遍历对应分区目录下的文件即可，不需要遍历全局数据，使得处理的数据量大大减少，从而提高查询效率。当一个Hive表的查询大多数情况下，会根据某一个字段进行筛选时，那么非常适合创建为分区表。利用桶表优化指
忆山·2020-08-22 22:28

Hive优化（调优总结）

一、查看执行计划explainextendedhql；可以看到扫描数据的hdfs路径１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key如：selectuserid,namefromuser_infoajoin(selectcasewhenuseridisnullthencast(rand(47)*100000asint)elseuseridf
Stefanboy·2020-08-22 21:39

Hive优化-大表join大表优化

5、大表join大表优化如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢？比如超过了1GB大小？这种就是大表join大表的问题。
数仓大山哥·2020-08-19 10:39

Hive优化

Hive简单优化与定期ETLHive优化Hive的执行依赖于底层的MapReduce作业，因此对Hadoop作业的优化或者对MapReduce作业的调整是提高Hive性能的基础。
zealscott·2020-08-19 05:41

Hive常见的面试题

面试数据分析工程师更多会考察DDL操作、函数、数据倾斜、Hive优化、数据仓库这些知识点。来看看具体问题吧。
逆水行舟如何·2020-08-18 12:31

Hive优化 + 数据倾斜 +典型案例

优化1、Fetch抓取hive.fetch.task.conversion设置成more执行一些limit，select单个字段不会跑mr程序2、本地模式hive.exec.mode.local.auto的值为true3、表的优化3.1、老版本hive，把数据小的表放在join的左边，新版本已经优化了这个方法，放在join左边跟右边没有区别了，3.2、空key过滤selectn.*from(sel
Hellooorld·2020-08-18 11:54

Hive优化

Hive调优（语法与参数层面优化）一、简介作为企业Hadoop应用的核心产品，Hive承载着FaceBook、淘宝等大佬95%以上的离线统计，很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成，如我所在的电商。Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大，如何优化提速已经显得至关重要。好的架构胜过任何优化，好的Hql同样会效率大增，修改Hive参数，有时也能起到很好的效果。有了瓶颈才需要优化1、Hado
搬砖的厨子·2020-08-14 21:31

hive优化大全-一篇就够了

1.概述在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。2.介绍首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是mapreduce作业初始化的时间是比较长的。sum,cou
GOD_WAR·2020-08-11 01:46

Hive优化的五种方式

hive执行优化：1.使用tez[codelanguage=”SQL”]sethive.execution.engine=tez;[/code]设置以上属性后，每次hive查询都会利用tez执行任务。2.使用ORCFile存储数据Hive支持ORCFile，[codelanguage=”SQL”]CREATETABLEA_ORC(customerIDint,namestring,ageint,ad
amazon2006·2020-08-10 15:27

Hive从入门到放弃——Hive优化实践（十六）

背景  Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化，从项目实际来说,join相关的优化占了Hive优化的大部分内容，而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin
╭⌒若隐_RowYet·2020-08-10 06:06

hive自定义函数,压缩,存储,调优

今日内容:1)hive的自定义函数(简单会实现即可)2)hive优化部分:能够理解,知道有这些优化方案,记录2.1:hive的数据压缩2.2:hive的数据存储格式2.3:fetch抓取2.4:本地模式
志向·2020-08-09 23:00

《离线和实时大数据开发实战》_Hive优化实践_读书笔记

Hive优化实践1.离线数据处理的主要挑战:数据倾斜"倾斜"指统计学历的偏态分布;所谓偏态分布,即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数,其偏离的程度可用偏态系数刻画
Imflash·2020-08-07 09:12

hive,shark,sparkSQL,hive on spark,impala,drill比较

独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>HiveonMapreduceHive的原理大家可以参考这篇大数据时代的技术hive：hive介绍，实际的一些操作可以看这篇笔记：新手的Hive指南，至于还有兴趣看Hive
weixin_34146805·2020-08-04 20:34

hive优化笔记

大小表关联sethive.auto.convert.join=true;--大表关联小表，把小表自动加载到内存中，相当于写了一个mapjoinsethive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;--默认值是25mb--是否自动转换为mapjoinsethive.auto.convert.join=true;--小表的最大文件大小，默认为25000000，即25
Signal_Du·2020-07-31 14:45

hive优化（二）

问题6：使用mapjoin解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大，怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到mapjoin会出现bug或异常，这时就需要特别的处理。以下例子：Select*fromlogaLeftouterjoinmembersbOna.memberid=b.memberid.Members有600w+的记录，把members分发到所有的map上也是个不小
mengxb12138·2020-07-30 19:10

sparkstreaming 实时读取kafka写入hive优化（高流量）

背景：kafka流量在800M/s,前任留下的程序大量数据丢失，且逻辑生成复杂，查询hive直接奔溃，优化从两方面，程序优化及小文件合并（生成结果产生大量小文件）程序直接上代码，啥也不说了程序defmain(args:Array[String]):Unit={valsdf=newSimpleDateFormat("yyyyMMddHHmm")valbroker_list="XXXX";valzk=
silentanytime·2020-07-30 16:53

Hive函数及性能优化

文章目录一.Hive函数分类二.HiveUDF开发流程三.Hive事务四.Hive性能调优1.Hive性能调优工具-EXPLAIN2.Hive性能调优工具-ANALYZE3.Hive优化设计4.Job优化
sun_0128·2020-07-29 06:58

tez在join操作中遇到数据丢失问题（牵涉hive优化）

前言相信很多人遇到过，将tez集成到hive中时，进行小表join操作，比如3张表进行join，发现最后结果和预期比较，少了一些。然后对每个子查询进行分析，发现往往每个子查询又没有任何数据丢失！而是到了join阶段，数据才出现部分丢失。下面我们对此进行展开叙述。问题排查首先，为了排查到底是哪里的情况。我们知道，tez对DAG运算做了很多优化，和传统MR运行有区别。那么到底如何查呢。首先为了排查是否
威尼斯的星期天·2020-07-28 07:35

hive优化方式和使用技巧

部分内容出处：http://www.atatech.org/article/detail/5617/0http://www.atatech.org/article/detail/4392/515一．UDFS函数介绍1.基本UDF（1）SHOWFUNCTIONS：这个用来熟悉未知函数。DESCRIBEFUNCTION;（2）AISNULLAISNOTNULL（3）ALIKEB普通sql匹配如like
wisgood·2020-07-15 09:15

hive优化总结

1.我们知道大数据场景下不害怕数据量大，害怕的是数据倾斜，怎样避免数据倾斜，找到可能产生数据倾斜的函数尤为关键，数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。2.设置合理的mapreduce的task数量map阶段优化mapred.min.split.size:指的是数据的最小分割单元大小；min的默认值是1Bmapred.max.spli
xuxu96·2020-07-15 07:14

Hive优化总结（转）

Hive优化总结---by食人花优化时，把hivesql当做mapreduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。
weixin_34260991·2020-07-15 05:07

hive------几种hive优化方法

hive的优化1.通过explain或者explainextended来查看执行计划。explainselect*fromu3;//执行结果------------------------------------------STAGEDEPENDENCIES:Stage-0isarootstageSTAGEPLANS:Stage:Stage-0FetchOperatorlimit:-1Proces
luoyunfan6·2020-07-14 14:23

Hive优化面试题

对待像我这种2年开发经验的同学一般都会被问到。在面试中，我们只要简短的介绍就好了。首先低调一波，我可能懂的比你少，我就简单说说1.在排序中，我们使用的是sortBy,它是基于索引，效率高于orderby2.我们在分区的时候采用静态分区，静态分区只是读取配置文件，而动态分区需要重复的读取其它分区的标识，大量的制造了不必要的开销3.在对待groupBy的数据倾斜的方面，我们设置hive.group.s
dhdsfg30201010·2020-07-14 09:02

Hive优化

Hive优化可以通过以下来进行考虑1、建立表分区使用场景Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。
阿龙学堂·2020-07-14 07:23

学习Hive(五)Hive 优化

Hive优化核心思想是把HiveSql当做MapReduce去优化。1、select查询本表、where进队本表字段做过滤时不会转为MapReduce执行。原因：Hive抓取策略配置。
MrBack·2020-07-14 05:30

Hive之Grouping Sets函数

最近在看一些关于Hive优化的东西，看到一个很好用的函数：GroupingSets函数，今天就先总结一下关于这个函数的用法！
数据小白的进阶之路·2020-07-14 03:30

hive优化十大原则

hive之于数据民工，就如同锄头之于农民伯伯。hive用的好，才能从地里（数据库）里挖出更多的数据来。用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。今天不谈其它，就来说说关于hive，个人的一点心得。一.表连接优化将大表放后头Hive假定查询中
Simon_Sun_1984·2020-07-13 14:06

hive面试题(免费拿走不谢)

Hive最常见的几个面试题1.hive的使用，内外部表的区别，分区作用，UDF和Hive优化(1)hive使用：仓库、工具(2)hive内部表：加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，元数据和数据文件都删除外部表
aikunjiao3421·2020-07-11 01:43

Hive SQL 优化

要想做好hive优化，首先要理解MR过程，HiveSQL转换为MR的过程，以及Hive表的分区分桶机制。本质上的优化是，减少读，避免shuffle和增加并发度。
Mr_Hagrid·2020-07-10 20:51

hive性能调优

1、内部表和外部表的区别创建函数的区别删除外部表元数据不删除，删除内部表表和元数据一起删除如果想实现数据的安全性和共享性，就使用外部表2、hive优化hiveQL数据查询语言：利用分区表优化利用桶优化join
且听夏吟·2020-07-08 20:39

Hive-hiveSQL调优

这篇希望能够从一个比较高层的视角来看待hive优化。
weixin_34114823·2020-07-08 16:22

Hive优化案例

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mapreduce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），在数据量大的情况下
weixin_30912051·2020-07-08 15:47

Hive优化及优化实例

一、优化可以从几个方面着手：1.Join优化Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在Join操作符的左边。原因是在Join操作的Reduce阶段，位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中其参与join的key都相同，则会将所有的join合并到一个mapr
泪痕残·2020-07-08 10:43

Hive调优实战

Hive优化总结---by食人花优化时，把hivesql当做mapreduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。
szn·2020-07-08 07:39

hive调优案例

Hive优化核心思想：把HiveSQL当做Mapreduce程序去优化以下SQL不会转为Mapreduce来执行select仅查询本表字段where仅对本表字段做条件过滤Explain显示执行计划EXPLAIN
浮生若梦1379·2020-07-06 19:19

干货长文 | 达观数据分析平台架构和Hive实践

本文将从Hive原理、数据分析平台架构、数据分析实战、Hive优化等四个方面来分享一些关于系统架
xiao_jun_0820·2020-06-30 00:16

Hive调优实战

理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。
xch_w·2020-06-29 23:33

Hive优化常用手段

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>·好的模型设计事半功倍。·解决数据倾斜问题。·减少job数。·设置合理的mapreduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。·了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。sethive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适
weixin_34370347·2020-06-28 18:15

[大数据] HiveQL知识点

Q8：Hive优化方法Q9：什么时候可以用别名，什么时候不可以？Q10：hive怎么确定m
dawnohdawn·2020-06-27 07:30

Hive基础学习文档和入门教程

4.hive优化有哪些常用方法？摘要：Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。
stark_summer·2020-06-26 14:47
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