原文:大數據:Hive常用參數調優

limit限制調整 一般情況下,Limit語句還是需要執行整個查詢語句,然后再返回部分結果。 有一個配置屬性可以開啟,避免這種情況 對數據源進行抽樣 hive.limit.optimize.enable true 開啟對數據源進行采樣的功能 hive.limit.row.max.size 設置最小的采樣容量 hive.limit.optimize.limit.file 設置最大的采樣樣本數 缺點 ...

2017-10-17 17:45 0 6525 推薦指數:

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大數據基礎---大數據調匯總

前言 不進行優化的代碼就是耍流氓。 總體來說大數據優化主要分為三點,一是充分利用CPU,二是節省內存,三是減少網絡傳輸。 一、Hive/MapReduce調 1.1 本地模式 Hive默認采用集群模式進行計算,如果對於小數據量,可以設置為單台機器進行計算,這樣可以大大縮減 ...

Thu Jul 16 07:17:00 CST 2020 0 1339
大數據組件性能調文檔整理(集群、HDFS、Hive)

12.1 配置原則 如何發揮集群最佳性能 原則1:CPU核數分配原則 數據節點:建議預留2~4個核給OS和其他進程(數據庫,HBase等)外,其他的核分配給YARN。 控制節點:由於運行的進程較多,建議預留6~8個核。 原則2:內存分配 除了 ...

Sun Sep 20 21:39:00 CST 2020 0 669
java大數據調

從總體上來看,對於大型網站,比如門戶網站,在面對大量用戶訪問、高並發請求方面,基本的解決方案集中在這樣幾個環節:1.首先需要解決網絡帶寬和Web請求的高並發,需要合理的加大服務器和帶寬的投入,並且需要 ...

Tue Mar 26 01:31:00 CST 2019 0 1295
java大數據處理調

從總體上來看,對於大型網站,比如門戶網站,在面對大量用戶訪問、高並發請求方面,基本的解決方案集中在這樣幾個環節:1.首先需要解決網絡帶寬和Web請求的高並發,需要合理的加大服務器和帶寬的投入,並且需要 ...

Mon Nov 14 19:23:00 CST 2016 0 10599
大數據技術 - MapReduce的Shuffle及調

本章內容我們學習一下 MapReduce 中的 Shuffle 過程,Shuffle 發生在 map 輸出到 reduce 輸入的過程,它的中文解釋是 “洗牌”,顧名思義該過程涉及數據的重新分配,主要分為兩部分:1. map 任務輸出的數據分組、排序,寫入本地磁盤 2. reduce 任務拉取排序 ...

Tue Apr 16 21:33:00 CST 2019 0 890
大數據性能調之HBase的RowKey設計

Hbase是三維有序存儲的,通過rowkey(行鍵),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(時間戳)這個三個維度可以對HBase中的數據進行快速定位。 HBase中rowkey可以唯一標識一行記錄,在HBase查詢的時候,有以下幾種方式 ...

Mon May 08 00:56:00 CST 2017 0 5556
 
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