、 控制hive任务中的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set dfs.block.size;命令查看 ...
比如:A,B两表,找到ID字段中,存在A表,但不存在B表的数据。 A表共 w,去重后 w, B表共 W,且有索引方法一 not in,易理解,效率低,时间: . s 方法二 left...join...on ,B.id isnull 时间: . s 方法三 效率高,时间: . s ...
2019-07-07 13:20 2 1293 推荐指数:
、 控制hive任务中的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set dfs.block.size;命令查看 ...
由于一个业务,必须要进行笛卡尔积,但是速度太慢了,left join时左表大概4万条数据,右表大概 3000多条数据,这样大概就是一亿多条数据, 这在大数据领域其实不算很大的数据量,但是hive中跑的特别慢。因为hive对笛卡尔积支持的不是很好,由于是全局的操作,所以只能在一个reduce中 ...
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=1000000 ...
一、 控制hive任务中的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set dfs.block.size;命令查看 ...
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 ...