、 控制hive任務中的map數: 1. 通常情況下,作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有: input的文件總個數,input的文件大小,集群設置的文件塊大小(目前為128M, 可在hive中通過set dfs.block.size;命令查看 ...
比如:A,B兩表,找到ID字段中,存在A表,但不存在B表的數據。 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,時間: . s 方法二 left...join...on ,B.id isnull 時間: . s 方法三 效率高,時間: . s ...
2019-07-07 13:20 2 1293 推薦指數:
、 控制hive任務中的map數: 1. 通常情況下,作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有: input的文件總個數,input的文件大小,集群設置的文件塊大小(目前為128M, 可在hive中通過set dfs.block.size;命令查看 ...
由於一個業務,必須要進行笛卡爾積,但是速度太慢了,left join時左表大概4萬條數據,右表大概 3000多條數據,這樣大概就是一億多條數據, 這在大數據領域其實不算很大的數據量,但是hive中跑的特別慢。因為hive對笛卡爾積支持的不是很好,由於是全局的操作,所以只能在一個reduce中 ...
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=1000000 ...
一、 控制hive任務中的map數:1. 通常情況下,作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。主要的決定因素有: input的文件總個數,input的文件大小,集群設置的文件塊大小(目前為128M, 可在hive中通過set dfs.block.size;命令查看 ...
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 ...