HIVE优化

Hive优化（提高hive运行速度）

文章目录一、Hive使用本地模式执行操作（Hive使用资源大于20M的时候还是会采用集群yarn的方式运行）具体设置方法1.1、设置临时的1.2、修改hive配置文件（hive-site.xml），永久有效二、盡量多使用groupby來去重2.1、问题：Ggroupby非常容易造成数据倾斜将Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，2.2、解决方法：2.2.1、是否在Map端进行聚合，默认为
struggle@徐磊·2020-06-26 03:28

Hive优化(五)-避免数据倾斜

1数据倾斜2.GroupBy3合理设置Map数4小文件进行合并5.如何适当的增加map数6.合理设置reduce数7.不可拆分大文件引发的数据倾斜8.业务无关的数据引发的数据倾斜9.多维聚合计算数据膨胀引起的数据倾斜10.无法削减中间的数据量引发的数据倾斜11.两个hive数据表连接时引发的数据倾斜1.数据倾斜什么是数据倾斜在单个节点任务所处理的数据量远大于同类型任务所处理的数据量,导致该节点成为
bigdata张凯翔·2020-06-26 01:25

Hive学习(三)操作Hive的方式及优化

Hive一、操作Hive的两种方式1、通过Beenline2、通过JDBC二、Hive的优化1、Hive优化的思想：2、优化的方式(1)开启本地模式(2)开启并行计算(3)严格模式(4)Hive排序(5
B&&D·2020-06-26 00:15

大数据面试题知识点分析（七）

本篇博客继续HIVE，将所有HIVE优化相关的内容深入清楚：hive优化：1）Map的优化•增加map的个数：setmapred.map.tasks=10;•减少map的个数（合并小文件）：setmapred.max.split.size
且听_风吟·2020-06-25 02:55

hive优化及参数配置

1、本质：MR的优化2、列裁剪和分区裁剪：减少不必要的列和分区列裁剪hive.optimize.cp=true（默认值为真）分区裁剪hive.optimize.pruner=true（默认值为真）3、使用不转MR任务的语句：a.select仅查询本表字段b.where仅对本表字段做条件过滤4、抓取策略：Sethive.fetch.task.conversion=none/more;5、开启本地模式
别和硬盘比记忆·2020-06-25 01:50

大数据技术之_08_Hive学习_04_压缩和存储（Hive高级）+ 企业级调优（Hive优化）

第8章压缩和存储（Hive高级）8.1Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1资源准备8.1.2jar包安装8.1.3编译源码8.2Hadoop压缩配置8.2.1MR支持的压缩编码8.2.2压缩参数配置8.3开启Map输出阶段压缩8.4开启Reduce输出阶段压缩8.5文件存储格式8.5.1列式存储和行式存储8.5.2TextFile格式8.5.3Orc格式8.5.4Parquet格式8
aodawu2891·2020-06-22 14:33

Hive解决数据倾斜问题及Hive优化

数据倾斜概述简单来说数据倾斜就是数据的key的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的情况。举个wordcount的入门例子，在map阶段形成了（“hello”,1）的形式，然后在reduce阶段进行value统计，算出"hello"出现的次数，假设wordcount的文本大小是100G，其中70G都是"hello",剩下的30G是其它单词，那就会形成70G的数据量交给一个reduce进
答案798·2020-06-21 13:05

最实用的hive优化参数配置，session级别配置灵活性高

前言在Hive优化方面，要做到性能最优，那就是得定制优化，针对不同的sql脚本设置不同的参数，配置不同的map和reduce数。保证局部性能最优，结果才会是效率最高。
resin_404·2020-06-21 07:43

【面试题】最新大数据面试题总结之Hive（持续更新）

文章目录--Hive优化--Hive的内部（管理）表和外部表的区别--4个By区别--Hive的架构--Hive和数据库比较--系统函数–Hive优化1）MapJoin如果不指定MapJoin或者不符合
Nien_Ling·2020-06-20 15:14

Hive优化(十)-控制hive任务中的map数和reduce数

合理设置Map数（1）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setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2）举例：a)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128m的
bigdata张凯翔·2020-05-29 16:56

Hive优化(二)-map join和join原则

1.mapjoin大小表时通过使用hint的方式制定join时使用mapjoinMapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景，具体小表有多小，由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定，该参数表示小表的总大小，默认值为25000000字节，即25M。Hive0.7之前，需要使用hint提示/*+mapjoin(table)*/才会执行MapJoi
bigdata张凯翔·2020-05-29 16:34

大数据面试题搜集_hive相关

1.去重问题groupby/distinct/row_number/自定义函数2.row_numberrankdense_rank3.hive的UDF函数如何自定义和使用4.hive优化(1)从表设计考虑优化
dullwoodknife·2020-05-27 23:18

##[优化]开发高效的hive程序，hive优化

//开发高效的hive程序，hive优化-博客搬家至lxw1234.com-ITeye技术网站http://superlxw1234.iteye.com/blog/1564456ppt见附件。
葡萄喃喃呓语·2020-04-13 14:55

坑合集

Flumeflume细节Hive数据倾斜Hive优化Hive分区表新增字段为null的bug及解决方法image.pngSparkSql数据倾斜spark数据倾斜SparkStreaming+KafkaSparkStreaming
你值得拥有更好的12138·2020-04-11 22:59

Hive优化

Hive数据倾斜优化总结Hive数据倾斜优化分为配置优化和SQL优化优先原则：数据不怕多，避免倾斜。减少Job数，Job的启动关闭是很耗资源。尽量不用Count(distinct)，效率很低定期合并hdfs上的小文件设置合理的MR任务数，不是越多越好保证全局最优，局部最优不一定是最优SQL优化image.png1.小表join大表使用MapJoin,让小表进入内存，减少磁盘读写INSERTOVER
你值得拥有更好的12138·2020-04-01 15:09

Hive 企业使用优化一

Hive优化之一fetchtask。
志辉撩码·2020-03-06 06:41

Hive优化

hive.optimize.cp=true：列裁剪hive.optimize.prunner：分区裁剪hive.limit.optimize.enable=true：优化LIMITn语句hive.limit.row.max.size=1000000：hive.limit.optimize.limit.file=10：最大文件数1.本地模式(小任务)：需要满足以下条件：1.job的输入数据大小必须小
在路上很久了·2020-03-01 18:49

hive优化

1.Hive自己如何确定reduce数：reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G）hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999）计
本宝宝天然萌·2020-02-14 20:45

Hive优化的十大原则

Hive用的好，才能从数据中挖掘出更多的信息来。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1.将大表放后头Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描
liuzx32·2020-02-11 13:17

Hive优化

HiveHQL优化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
发条香蕉·2020-02-06 23:21

Hive优化的十大方法

Hive用的好，才能从数据中挖掘出更多的信息来。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。这里重点讲解hive的优化方式，例如优化分组：sethive.auto.convert.join=true;优化表关联内存运行：/*+MAPJOIN(
王知无·2020-02-06 06:26

hive优化-级联求和

一、需求：根据每日访问信息，算累计访问输入数据：设备ID日期100000042018050110000005201805011000000420180502100000052018050210000006201805021000000720180502100000072018050310000008201805031000000920180503输出数据：日期累计20180501220180502
zhanghuang·2020-02-02 11:12

总结：Hive，Hive on Spark和SparkSQL区别

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优化方法可以看看我总结的这篇Hive
mrlevo520·2019-12-27 06:36

Hive优化

Hive优化今天的主要内容——Hive优化Fetch抓取Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算本地模式当数据量非常小的时候，通过设置本地模式在单台机器上处理所有任务，可提高效率表的优化小表
须臾之北·2019-12-20 08:15

Hive优化策略

Hive的优化策略大致分为：配置优化(hive-site.xml和hive-cli执行前配置)、表优化、hive数据倾斜解决方案。回答的时候需要，需要准确的说出具体的配置参数，准确的说出具体的配置参数，这是一个深刻的教训。配置优化1-Fetch抓取配置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*FROMemployees;在这种情况下，Hi
随性i·2019-12-14 14:00

hive优化参数说明

1，一个Hive查询生成多个MapReduceJob，一个MapReduceJob又有Map，Reduce，Spill，Shuffle，Sort等多个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化（其中又会有细分），针对MR全局的优化，和针对整个查询（多MRJob）的优化hive.exec.mode.local.auto决定Hive是否应该自动地根据输入文件大小，在本地运行（
scottzcw·2019-11-02 13:13

Hive优化之小文件合并

问题背景:公司集群有个表,执行一次insertoverwritetableselect*fromtable;大概需要7000s.源表是从pgsql抽上来的,用了500个maptasks.该表以月为分区,每个分区文件夹下面产生了大量的小文件,有的都不到1M.问题产生原因:输入表本身就有很多小文件,插入的时候没有限制reduce个数,资源也没有限制,导致产生很多个ReduceTasks,进而产生多个小
MichaelZhu·2019-10-21 17:41

Hive详解之优化策略

理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。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。
Jeremy_Lee123·2019-10-06 00:05

Hive性能优化

Hive优化的四种方式一、整体架构优化整体架构优化点:根据不同业务需求进行日期分区,并执行类型动态分区。
wellDoneGaben·2019-09-25 20:00

hive优化

阅读更多hive表优化一、表设计层面优化1、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。2、利用桶表优化指定桶的个数后，存储数据时
shenkerer·2019-09-20 11:00

hive优化

阅读更多hive表优化一、表设计层面优化1、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。2、利用桶表优化指定桶的个数后，存储数据时
shenkerer·2019-09-20 11:00

hive优化

1.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,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问
ChinaJoeEE·2019-08-13 16:58

hive优化

1.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,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问
ChinaJoeEE·2019-08-13 16:58

hive优化

分区表/桶表应用，skew，map-join//见hive的基本语法行列转换hive优化hive优化思想Explain的使用经典案例(distinctcount)数据倾斜的原因操作：关键词情形后果1、Join
ChinaJoeEE·2019-08-13 15:14

hive优化

分区表/桶表应用，skew，map-join//见hive的基本语法行列转换hive优化hive优化思想Explain的使用经典案例(distinctcount)数据倾斜的原因操作：关键词情形后果1、Join
ChinaJoeEE·2019-08-13 15:14

hive优化

1、limit限制调整一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。有一个配置属性可以开启，避免这种情况---对数据源进行抽样hive.limit.optimize.enable=true---开启对数据源进行采样的功能hive.limit.row.max.size---设置最小的采样容量hive.limit.optimize.limit.file---设置最大的采样样本
ChinaJoeEE·2019-08-13 11:14

hive优化

1、limit限制调整一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。有一个配置属性可以开启，避免这种情况---对数据源进行抽样hive.limit.optimize.enable=true---开启对数据源进行采样的功能hive.limit.row.max.size---设置最小的采样容量hive.limit.optimize.limit.file---设置最大的采样样本
ChinaJoeEE·2019-08-13 11:14

hive优化

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1.将大表放后头Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name)*/2.使用相同的连接键当对3
ChinaJoeEE·2019-08-13 10:12

hive优化

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1.将大表放后头Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name)*/2.使用相同的连接键当对3
ChinaJoeEE·2019-08-13 10:12

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
强行快乐~·2019-08-06 21:00

百亿级数据处理优化

我们的数仓基于阿里的ODPS，它与Hive类似，所以这篇文章也适用于使用Hive优化。
渡码·2019-07-16 08:00

大数据框架Hive——Hive的优化：中间表、设置压缩格式、列式存储、列式存储格式结合压缩格式

Hive优化——中间表为什么使用中间表一张大的表中，常涉及几十到上百个字段但是分析数据时需要的数据，只有几个字段但如果此时分析原表，需要扫描的字段就太多了那么，可以将需要使用到的字段抽取出来，存放到另一张表中可以节省时间
无名一小卒·2019-07-12 18:49

Hive个人心得笔记之Hive优化

Hive个人心得笔记之Hive优化一.Hive的优化Hive的优化小表缓存：将小表的放入内存中，减少对磁盘以及网络消耗在做join查询的时候，如果有附带的查询条件，那么最好先用子查询将符合条件的数据查询出来之后再进行连接查询
萌新Java程序猿·2019-07-09 21:04

Hive优化（整理版）

1.概述1.1hive的特征：可以通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析；它可以使已经存储的数据结构化；可以直接访问存储在ApacheHDFS或其他数据存储系统（如ApacheHBase）中的文件；Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎；它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处
牧梦者·2019-07-04 01:00

hive优化-文件存储格式和压缩方法

hive调优是比较大的专题，需要结合实际的业务，数据的类型，分布，质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化，hive底层是mapreduce，所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，sql的优化，hive参数的优化，解决数据的倾斜等。主要分为以下几块：第一：数据的压缩与存储格式对分析的数据选择合适的存储格式与压缩方式能提高hive的
MrZhangBaby·2019-06-29 15:42

hive优化之调整mapreduce数目

一、调整hive作业中的map数1.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setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.举例：a)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（
邢小成·2019-06-27 12:41

hive优化之-控制hive任务中的map数和reduce数

一、控制hive任务中的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setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；举例：a)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1
兴趣e族·2019-06-24 16:45

hive优化之谓词下推

所谓hive中的谓词下推指的是：hive中join操作：如果直接两个表进行join，在最后再进行两个表的where条件过滤，这样的话实际上hive会将两个表先join起来，最后join出来的大表再进行where筛选，这样的话导致了全表join并且效率低下：如下：selecta.id,a.value1,b.value2fromtable1aleftouterjointable2bona.id=b.i
ZhuangYQ丶·2019-06-22 16:24

Hive中小表和大表关联(join)的性能分析

经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。
Running-小猛·2019-06-21 14:17

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。
crazy_scott·2019-06-14 00:00
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