1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题 ...
.为啥Hive需要优化 Hive的执行依赖于底层的MapReduce作业,因此对Hadoop作业的优化或者MapReduce作业的调整是提高Hive性能的基础。 如果没有经过优化调整的Hive,那么很容易出现:即使查询hive中的一个小表,有时也会耗时数分钟或几十分钟才能得到结果,甚至很难得到结构,直接被卡死了。 Hive对于OLAP类型的应用有很大的局限性,它不适合需要立即返回查询结果的场景。 ...
2021-11-11 00:05 0 843 推荐指数:
1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题 ...
set hive.merge.mapredfiles=true;set hive.merge.mapfiles=true;set mapred.max.split.size=5073741824;set dfs.block.size=1073741824;set ...
当一个大表和小表进行join操作时,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin还能解决数据倾斜问题,基本原理:在小数据量情况下,会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中,从而加快join的执行速度。 大小表join时,将小表放在前面,会将小表进行缓存 ...
转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。 但是如果我们只局限于会使用Hive,而不考虑性能问题,就难搭建出一个完美的数仓,所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能。本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法 ...
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。 Hive在执行任务时,通常会将Hive SQL转化 ...
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.严格模式 通过设置以下参数开启严格模式: >set hive.mapred.mode=strict;【默认为nonstrict非严格模式】 查询限制: 1.对于分区表,必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤。 2.order by语句 ...