Hive进行大数据处理的过程中经常遇到一个任务跑几个小时或者内存溢出等问题，平时会任务执行的遇到的问题 进行参数的调整配置，收集整理的配置参考如下： set dfs.namenode.handler.count=20; set ...

　　hive通过将查询划分成一个或多个MapReduce任务达到并行处理的目的。每个任务都可能具有多个mapper和reducer任务，其中至少有一些是可以并行执行的。 确定最佳的mapper个数和reducer个数取决于多个变量，例如输入的数据量大小以及对这些数据执行的操作类型等。 　　保持 ...

堆配置 -Xms:初始堆大小 -Xms：最大堆大小 -XX:NewSize=n:设置年轻代大小 -XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如：为3表示年轻代和年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4 -XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区 ...

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 ...

前言 Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署 ...

1、hive参数优化之默认启用本地模式 启动hive本地模式参数，一般建议将其设置为true，即时刻启用：hive (chavin)> set hive.exec.mode.local.auto; hive.exec.mode.local.auto=false ...

JVM 配置常用参数 堆参数； 回收器参数； 项目中常用配置； 常用组合； 堆参数 回收器参数 如上表所示，目前主要有串行、并行和并发三种，对于大内存的应用而言，串行的性能太低，因此使用到的主要是并行和并发两种。并行和并发 GC 的策略 ...

一、常用参数 https://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4736162.html 二、JVM调优 https://blog.csdn.net/a724888/article/details/78367780 ...