HIVE调优有两点是很好用的
摘:https://speakerdeck.com/philiptromans/hive-optimisation-tips-tricks
1.MapJoin
旧版本HIVE需要自行在查询/子查询的SELECT关键字后面添加/*+ MAPJOIN(tablelist) */提示优化器转化为MapJoin。高版本只需设置:
set hive.auto.convert.join=true;
HIVE自行选择小表作为LEFT的左表。
2.parallel
设置该参数是控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认是false,设置如下
set hive.exec.parallel=true;
详细见:http://yugouai.iteye.com/blog/1851151
相关推荐
Map 数和 Reduce 数是 Hive 中两个非常重要的参数,直接影响着 Hive 的性能和效率。 1.1、Map 数 Map 数是 Hive 中一个非常重要的参数,影响着数据处理的速度和效率。Map 数太大将导致 Map 阶段输出文件太小,产生...
文档内容围绕Hadoop生态系统中的两个主要组件Hive和Hadoop进行展开,对它们的工作原理、性能调优策略等方面进行了深入讨论。 首先,Hive是建立在Hadoop上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...
2. 解决方法 1:user_id 为空的不参与关联,使用 union all 语句将两个结果合并。 3. 解决方法 2:赋与空值分新的 key 值,使用 left outer join 语句进行关联。 处理不同数据类型关联产生的数据倾斜 1. 对于用户...
关键是要遵循两个原则:一是保证大数据量能够通过合适的Map数量来充分利用计算资源;二是使Map任务能够平衡地处理数据,避免由于单个Map任务处理的数据量过大而导致的性能瓶颈。通过合理地控制Map数量,可以有效提高...
3. **配置 Hive 配置文件**:主要涉及到两个文件 `hadoop-config.sh` 和 `hive-site.xml`。 - 在 `hadoop-config.sh` 文件中,设置 Hadoop 相关的路径,如 HADOOP_HOME、HIVE_HOME 等。 - 在 `hive-site.xml` 文件...
- Hive 提供了两种模式:静态分区和动态分区。静态分区在建表时指定分区值,动态分区则在插入数据时根据查询动态生成分区。 7. **Hive 元数据**: - Hive 的元数据(如表结构、分区信息等)存储在 metastore,...
4. **性能调优**:根据实际性能监控结果,调整处理器的并发度、线程数、队列大小等参数,优化数据流速度。 5. **错误处理与容错**:确保有适当的错误处理机制,如重试策略、死信队列或数据备份,以应对可能出现的...
下面将对这两个主题进行深入解析。 首先,我们来了解Hive的核心概念。Hive是由Facebook开发的一个数据仓库工具,它允许用户使用SQL(HQL,Hive Query Language)对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的大型数据...
在`hadoop HA集群安装文档1.0.docx`中,应详细介绍了如何配置两个NameNode节点,设置JournalNodes和Zookeeper,以及如何启用和测试HA模式。这些步骤是确保Hadoop集群稳定性和容错性的基础。 接下来是Hive的安装。...
【描述】:本压缩包包含Apache Hive 1.2.2和HBase 1.2.6的安装包,旨在介绍如何在大数据处理环境中将这两个组件结合使用,实现高效的数据存储和查询。 【标签】:Hive、HBase、大数据、数据仓库、NoSQL数据库、集成...
其核心由两个主要部分组成:HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS为数据提供高容错性和高吞吐量的分布式存储,而MapReduce则用于并行处理这些数据。 《Hadoop权威指南(第2版)》是Hadoop学习者...
标题中的"FAQ.rar_9315_hive"暗示了这是一个关于使用EDB9315 BSP(板级支持包)进行Hive操作的常见问题解答...通过阅读这两个文件,你可以全面了解在9315平台上实现Hive,处理固件更新,以及使用IDE进行开发的全过程。
- **含义**:这两个参数分别定义了中间map/reduce job的压缩编解码器类名和压缩类型。 - **默认值**:根据实际配置确定 - **建议设置**:根据需求选择合适的编解码器和压缩类型。 22. **hive.exec.reducers....
针对数据倾斜,可以采取多种策略,包括使用HiveETL预处理数据、过滤倾斜key、提高shuffle操作并行度、两阶段聚合、将reduce join转为map join,以及采用随机前缀和扩容RDD进行join。 Shuffle调优是Spark性能调优中...
通过以上两个步骤,不仅确保了通过JDBC方式连接时使用Spark作为计算引擎,同时也确保了HiveServer2服务端的配置也同步进行了更新,从而实现了全面的计算引擎切换。 #### 二、YARN优化 为了进一步提升Hadoop集群的...
Hadoop是分布式存储和计算的基石,其优化主要关注MapReduce和HDFS两个层面: 1. **Block Size调整**:适当增大HDFS的Block Size可以减少磁盘I/O,提高数据读取效率。 2. **Task并行度**:合理设置Map和Reduce任务...
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它允许用户使用 SQL 类似的查询语言(HQL)来访问存储在分布式文件系统中的大规模数据集。Hive 的主要优势在于其易用性和对大数据处理的高可扩展性。然而,随着数据量的增长...
- **性能调优**:根据实际的数据量和计算需求,可能需要调整Hive的配置参数来优化查询性能。 - **查询优化**:在执行复杂查询时,要注意查询的性能和效率,避免因数据倾斜或资源消耗过高而导致的问题。 通过上述...
在电商大数据平台中,这两个组件的优化至关重要。 1. HDFS调优: - **数据块大小调整**:默认情况下,HDFS的数据块大小为128MB,但根据业务需求,可以适当调整。例如,如果文件较小,设置小的数据块可以减少寻道...
Hadoop 是一种基于 Java 的分布式计算框架,它主要由 HDFS(Hadoop Distributed File System)和 MapReduce 两个部分组成。HDFS 是一种分布式文件系统,负责存储数据,而 MapReduce 是一种分布式计算模型,负责处理...