一、表设计 合理分表 合理设计表分区,静态分区、动态分区 二、扫描相关 1、谓词下推(Predicate Push Down) 2、列裁剪(Column Pr ...
hive.optimize.cp true:列裁剪hive.optimize.prunner:分区裁剪hive.limit.optimize.enable true:优化LIMIT n语句hive.limit.row.max.size :hive.limit.optimize.limit.file :最大文件数 . 本地模式 小任务 :需要满足以下条件: .job的输入数据大小必须小于参数:hiv ...
2013-06-21 10:08 0 25809 推荐指数:
一、表设计 合理分表 合理设计表分区,静态分区、动态分区 二、扫描相关 1、谓词下推(Predicate Push Down) 2、列裁剪(Column Pr ...
优化时,把hive sql当做map reduce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。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。 2. ...
1. 概述 1.1 hive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Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中的文件 ...
Hive优化之谓词下推 解释 Hive谓词下推(Predicate pushdown) 关系型数据库借鉴而来,关系型数据中谓词下推到外部数据库用以减少数据传输 基本思想:尽可能早的处理表达式 属于逻辑优化,优化器将谓词过滤下推到数据源,使物理执行跳过无关数据 ...
在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低。Hive ...
一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job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 ...
Hive优化总结 ---by 食人花 优化时,把hive sql当做map reduce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。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 ...
1、计算过程文件过多,reduce写入的分区也多。 解决方式是先写到一个临时的小文件中 ...