一、表設計 合理分表 合理設計表分區,靜態分區、動態分區 二、掃描相關 1、謂詞下推(Predicate Push Down) 2、列裁剪(Column Pr ...
hive.optimize.cp true:列裁剪hive.optimize.prunner:分區裁剪hive.limit.optimize.enable true:優化LIMIT n語句hive.limit.row.max.size :hive.limit.optimize.limit.file :最大文件數 . 本地模式 小任務 :需要滿足以下條件: .job的輸入數據大小必須小於參數:hiv ...
2013-06-21 10:08 0 25809 推薦指數:
一、表設計 合理分表 合理設計表分區,靜態分區、動態分區 二、掃描相關 1、謂詞下推(Predicate Push Down) 2、列裁剪(Column Pr ...
優化時,把hive sql當做map reduce程序來讀,會有意想不到的驚喜。 理解hadoop的核心能力,是hive優化的根本。這是這一年來,項目組所有成員寶貴的經驗總結。 長期觀察hadoop處理數據的過程,有幾個顯著的特征: 1.不怕數據多,就怕數據傾斜。 2. ...
1. 概述 1.1 hive的特征: 可以通過SQL輕松訪問數據的工具,從而實現數據倉庫任務,如提取/轉換/加載(ETL),報告和數據分析; 它可以使已經存儲的數據結構化; 可以直接訪問存儲在Apache HDFS或其他數據存儲系統(如Apache HBase)中的文件 ...
Hive優化之謂詞下推 解釋 Hive謂詞下推(Predicate pushdown) 關系型數據庫借鑒而來,關系型數據中謂詞下推到外部數據庫用以減少數據傳輸 基本思想:盡可能早的處理表達式 屬於邏輯優化,優化器將謂詞過濾下推到數據源,使物理執行跳過無關數據 ...
在做Shuffle階段的優化過程中,遇到了數據傾斜的問題,造成了對一些情況下優化效果不明顯。主要是因為在Job完成后的所得到的Counters是整個Job的總和,優化是基於這些Counters得出的平均值,而由於數據傾斜的原因造成map處理數據量的差異過大,使得這些平均值能代表的價值降低。Hive ...
一個Hive查詢生成多個Map Reduce Job,一個Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多個階段,所以針對Hive查詢的優化可以大致分為針對MR中單個步驟的優化(其中又會有細分),針對MR全局的優化,和針對整個查詢(多MRJob ...
Hive優化總結 ---by 食人花 優化時,把hive sql當做map reduce程序來讀,會有意想不到的驚喜。 理解hadoop的核心能力,是hive優化的根本。這是這一年來,項目組所有成員寶貴的經驗總結。 長期觀察hadoop處理數據的過程,有幾個 ...
1、計算過程文件過多,reduce寫入的分區也多。 解決方式是先寫到一個臨時的小文件中 ...