hive优化

Hive优化之小文件问题及其解决方案

小文件是如何产生的1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增。2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。3.数据源本身就包含大量的小文件。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150byt
W609392362·2019-06-13 13:46

HIVE优化

一，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jion操作符左边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mapred程序中。案例：SELECT
Sunshine~L&H·2019-06-12 10:29

hive优化总结

Hive的hql注意事项1、使用分区裁剪，列裁剪在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤，SELECTa.idFROMlxw1234_aaleftouterjoint_lxw1234_partitionedbON(a.id=b.url);WHEREb.day=‘2015-05-10′使用SELECTa.idFROMlxw1234_aale
luruixiao·2019-06-11 18:00

Hive解决SQL的join or

在处理数据时，遇到joinon的条件有多个，然而hive不支持onor，因此问了度娘，找了google才发现这东西还涉及hive优化，吭哧了一下午终于弄出来，心情豁然开朗，希望本文能帮到遇到难题的你们。
lvtula·2019-05-17 14:00

hive优化（1）之mapjoin

hive>createtablelpx_mapjoinas>SELECT'2012-04-17'asstat_date>,b.admin_member_id>,a.category_level2_id>,b.keywords>,sum(shownum)assum_prod_show_cnt>,sum(clicknum)assum_prod_click_cnt>,sysdate('yyyy-MM-d
lpxuan·2019-03-25 11:13

hive高级操作（优化，数据倾斜优化）

2019/2/21星期四hive高级操作（优化，数据倾斜优化）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
马吉辉·2019-02-21 10:03

Hive3

P21-P25Hive优化_fetch抓取：fetch抓取是指Hive中某些任务可以不通过mr，比如说select*from一张表，通过sethive.fetch.task.conversion=more
李导·2019-01-18 21:01

总结：Hive，Hive on Spark和SparkSQL区别

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_33873846·2019-01-15 12:00

HIVE优化

Hive优化总结1、整体架构优化现在hive的整体框架如下，计算引擎不仅仅支持Map/Reduce，并且还支持Tez、Spark等。根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统。
夏橙、·2018-12-10 19:39

Hive map和reduce个数的设置

hive优化的几种情况目标就是每个map，reduce数据处理量要适当1.hive小文件很多,造成map个数很多，需要减少map个数setmapred.max.split.size=100000000;
csdn侠·2018-12-10 00:29

Hive优化（一）—概念介绍

介绍  Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive本身是不能存储数据的，它只是记录数据的一些路径信息，最终所有的操作都转换成MapReduce操作，所以Hive的优化其本质上是对Hadoop的优化。Hadoop的特点  做过大数据开发的都知道，Hadoop在处理数
m0_37914799·2018-12-07 00:07

关于hive优化的问题

理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。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。
Aupa~Atleti·2018-11-15 20:38

hive 常用知识点

hive-e用法字段变更添加字段删除字段hive-1.2.1支持`insert,update,delete`的配置hive表中的锁基本知识导入数据到hive表load命令orc格式表map,reduce知识hive
ikeguang·2018-11-04 21:02

hive优化之去distinct

count(distinct),在数据量大的情况下，容易数据倾斜，因为count(distinct)是按groupby字段分组，按distinct字段排序。1.单个distinctSelectdevice_name,count(distinctimei)fromTableAgroupbydevice_name;使用groupby替换:Selectdevice_name,count(imei)fro
qq_36344346·2018-10-26 17:49

Hive优化总结

一、hive表优化1、分区（不同文件夹）分区是以字段的形式在表结构中存在，通过desctable命令可以查看到字段存在，但是该字段不存放实际的数据内容，仅仅是分区的表示（伪列）createtableifnotexiststable_name(idint,namestring,telstring)partitionedby(dtstring)rowformatdelimitedfieldstermi
jinYwuM·2018-10-24 16:59

hive优化——严格模式

默认配置为：hive.mapred.modenonstrictThemodeinwhichtheHiveoperationsarebeingperformed.Instrictmode,someriskyqueriesarenotallowedtorun.Theyinclude:CartesianProduct.Nopartitionbeingpickedupforaquery.Comparing
兔宝小白·2018-10-23 09:50

hive优化——并行执行

默认配置为：  hive.exec.parallel  false  Whethertoexecutejobsinparallel  hive.exec.parallel.thread.number  8  Howmanyjobsatmostcanbeexecutedinparallel设置参数为：sethive.exec.parallel=true;应用场景1：selectcolfromtabl
兔宝小白·2018-10-22 16:47

HIVE优化的四种方法

1、Hive整体架构优化2、在MR阶段进行优化3、Hive在SQL中优化4、Hive框架平台优化1.hive整体架构优化：现在hive的整体框架如下，计算引擎不仅仅支持Map/Reduce，并且还支持Tez、Spark等。根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统。整体架构优化点：1、根据不同业务需求进行日期分区，并执行类型动态分区。相关参数设置：0.14中默认hive.exec.dyn
Sunshine~L&H·2018-10-19 15:46

一起学Hive——总结常用的Hive优化技巧

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。
小菜两碟·2018-10-18 09:00

Hive优化方法

①join连接时的优化：当三个或更多的表进行join连接时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个MapReducejob。②join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算。tips:用户并非总是要将最大的表放置在查询语句最后面，因为Hive提供了一个“标记”机制来显式地告知查询优化
小北觅·2018-10-15 08:09

企业级hive优化学习

企业级hive优化学习目录企业级hive优化学习1.fetch抓取2.本地模式3.小表join大表4.大表Join大表5.MapJoin6.groupby优化7.Count（Distinct）去重统计8
boyideyt·2018-10-14 17:02

Hive参数优化

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
涛之博·2018-10-12 09:34

hadoop系列： hive优化篇

hive优化:表设计,mr作业linux系统下，在用户当前目录创建配置文件~/.hiverc，加入配置参数#显示头，db:sethive.cli.print.current.db=true;sethive.cli.print.header
根哥的博客·2018-10-03 20:23

HIVE之优化

HIVE优化1、表和sql语句的优化思想：大表拆分成小表，分区表，（动态分区）有可能产生大量的分区，外部表（保证数据安全），临时表是将表的数据清洗，获得想要的字段。
aaaaajiboke·2018-09-17 13:26

数据分析利器之hive优化十大原则

转载：https://mp.weixin.qq.com/s/ARSTcHDYQy4cKkbcJE6ZUw数据分析利器之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。
frank_jyp·2018-08-22 13:15

hive优化及数据倾斜总结

在对hive进行优化之前应理解mapreduce的原理maptask程序会根据InputFormat将输入文件分割成splits，每个split会作为一个maptask的输入，每个maptask会有一个内存缓冲区，输入数据经过map阶段处理后的中间结果以及Partition结果都序列化成字节数组写入到缓冲区，而整个内存缓冲区就是一个字节数组。缓冲区的作用：批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。当
放纵博爱·2018-08-13 10:23

数仓面试题

hive优化https://blog.csdn.net/oracle8090/article/details/80008924https://blog.csdn.net/B11050101/article
oracle8090·2018-07-31 11:29

hive优化之调整mapreduce数目

MapReduce大量小文件问题1.默认情况下，TextInputformat对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给maptaskz这样，如果有大量小文件，就会产生大量的maptask，处理效率及其低下2.优化方法：最好的办法：在数据处理系统的最前端（预处理/采集），就将小文件合并成大文件，再上传到HDFS做后续分析补救措施：如果已经是大量小文件存在hdfs
吃鱼的羊·2018-07-26 09:22

Hive优化

本文转载自：点击打开链接hive常见优化方法总结1，使用关键字EXPLAIN或者EXPLAINEXRENDED,在要执行的sql语句前面加关键字，不执行语句，可以用来查看语法树2,使用limit限制的调整，一般使用limit其实还是全表扫描，所以可以修改配置hive.limit.optimize.enabletrue3,在数据量少的情况下可以使用本地模式查询setoldjobtracker=${h
且听_风吟·2018-07-09 00:05

Hive中小表与大表关联(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。
牛大财有大才·2018-06-30 11:07

Hive之——Hive SQL优化

转载请注明出处：https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/80629279一、Hive优化目标在有限的资源下，提高执行效率二、Hive执行HQL
冰 河·2018-06-08 23:15

hive优化2

1，JVM重用正常情况下，MapReduce启动的JVM在完成一个task之后就退出了，但是如果任务花费时间很短，又要多次启动JVM的情况下，可以使用jvm重用的参数：setMapred.Job.reuse.jvm.num.tasks=10;2，Join算法处理分布式join，一般有两种方法:Mapsidejoin：把其中一个表复制到所有节点，这样另一个表在每个节点上面的分片就可以跟这个完整的表j
scottzcw·2018-06-01 14:37

Hive优化系列之Map与Reduce数量选择

注意，以下操作都是针对非分桶表map数量算法MapTask的个数=输入文件总大小/分片尺寸，个人理解就是输出的文件数量原因：系统对输入的源文件依照Block的尺寸分片，并在执行Job时安排一个MapTask处理一个Block的或者由mapred.map.task数量决定，但是如果这个参数不合理的话，会失效小文件不分片压缩文件无法被切分优化建议优化原因map数量过少则导致并发度减小，job过长；若大
斜月明寒草·2018-05-29 15:50

hivejob中map的优化

1、Hive优化案例——map数过多集群运行的作业有不少map数超大的作业，占用slot过多，导致其他同池子的其他作业等待状态。由于小文件数过多会占用元数据过大，计算时也会消耗更多的资源。
宁哥说·2018-05-13 12:29

Hive优化

转载请注明出处：https://blog.csdn.net/jackie_zhf/article/details/79999613Hive优化核心思想：把HiveSQL当做Mapreduce程序去优化以下
Jackie_ZHF·2018-05-09 16:06

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。
菜鸟级的IT之路·2018-04-21 16:09

Hive 调优

Hive优化层面查看执行计划explainextendedhql；可以看到扫描数据的hdfs路径Hiveql层面优化一、hive表优化分区（不同文件夹）：分区是以字段的形式在表结构中存在，通过d
菜鸟级的IT之路·2018-04-21 16:02

Hive ETL性能优化

Stage（Job）时间长2）查看Job日志，定位Map阶段慢还是Reduce阶段慢诊断问题：1）资源不足pending2）数据倾斜3）reduce数太少4）...解决瓶颈：对症下药三、Hive原理掌握Hive
西二旗老司机·2018-02-11 10:34

[Hive优化]--常用参数优化汇总

致谢：https://blog.csdn.net/gogogogood●使用动态分区需要加配置：SEThive.exec.dynamic.partition=true;SEThive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;SEThive.exec.max.dynamic.partitions=1000;SEThive.exec.max.dynamic.part
highfei2011·2018-01-08 09:58

HIVE汇总

connectjdbc:hive2://node-1:10000HIVE优化（重点别不当回事）方法一通过设置sethive.groupby.skewindata=false，可以解决负载均衡问题。
R角落里·2017-12-18 23:19

Hive优化的基本方法

引言今天被问到Hive的一些常规优化方法，发现自己居然没有这方面的记录，所以准备简单记录一下自己遇到的一些问题，供接触Hive的朋友参考。概念首先说一个老生常谈的但是很重要的问题，Hive不是数仓！！！Hive不是数仓！！！Hive不是数仓！！！重要的事情说三遍。数仓是一个抽象的理论性的概念，Hive只是实现数仓建设的工具之一。它其实做了一件事情就是把sql解析转换成了MR并在hadoop集群上运
Gospelanswer·2017-12-04 23:35

hive优化

Hive优化1、fetchTask直接抓取数据Singlequery设置：hive.fetch.task.conversion为more默认的selectstart*、分区表的过滤(filteronpartitioncolumns
Kumquatlemon·2017-11-14 11:18

Hive优化

Hive优化1.explain关键字：hive优化实际上是hadoop的mapreduce优化，首先我们需要知道一条sql语句执行了哪几个步骤，hive和传统关系数据库一样也有个执行计划，用explain
大数据DL·2017-10-18 00:00

hive优化

基本原则：1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段select...fromAjoinBonA.key=B.keywhereA.userid>10andB.userid10)ajoin(select....fromBwheredt='201200417'anduserid0.5，则不再聚合sethive.groupby.skewindata=tr
wspiderw·2017-10-17 11:00

hive优化

阅读更多http://shiyanjun.cn/archives/588.htmlhttp://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.htmlhttps://www.2cto.com/net/201708/668075.htmlhttp://dacoolbaby.iteye.com/blog/1879002基本原则：1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于
wspiderw·2017-10-17 11:00

hive优化

阅读更多http://shiyanjun.cn/archives/588.htmlhttp://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.htmlhttps://www.2cto.com/net/201708/668075.htmlhttp://dacoolbaby.iteye.com/blog/1879002基本原则：1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于
wspiderw·2017-10-17 11:00

Hive优化之小文件问题及其解决方案

小文件是如何产生的1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增。2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。3.数据源本身就包含大量的小文件。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150byt
浅汐王·2017-10-08 22:46

hive优化：让一个MR做更多的事情

常常会有类似这样的需求：数据是这样的user_idint用户IDpay_channelint充值渠道IDpay_centsint充值金额user_id+pay_channel为唯一键求每个用户充值金额最多的渠道。直观上有两种思路：1.先求每个用户在所有渠道上的最大充值，然后回表joinselectt1.user_id,t1.pay_channelfromtablet1join(selectuser
conggova·2017-08-29 11:38

hive优化 全局排序 join 笛卡尔积 exist in reduce数量 合并mapreduce

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑。但是某些情况下，因为不熟悉数据特性，或没有遵循hive的优化约定，Hive计算任务会变得非常低效，甚至无法得到结果。一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解。有一些大家比较熟悉的优化约定包括：Join中需要将大表写在靠右的位置；尽量使用UDF而不是transfrom……诸如此类。下面讨论5个性能和逻辑相关的问
rolin-刘瑞·2017-08-19 17:00

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
哈士奇说喵·2017-08-04 22:07
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