原文:大數據基礎---大數據調優匯總

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調優 . 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,這樣可以大大縮減查詢觸發任務時間。 用戶可以通過設置hive.exec.mode.local.auto 的值為true,來讓Hive在適當的時候自 ...

2020-07-15 23:17 0 1339 推薦指數:

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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
大數據:Hive常用參數調

1、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 ...

Wed Oct 18 01:45:00 CST 2017 0 6525
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
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
大數據基礎原理

上。HDFS能提供高吞吐量的數據訪問,非常適合大規模數據集上的應用。HDFS放寬了一部分POSIX約束,來實現流 ...

Wed May 01 08:30:00 CST 2019 0 904
 
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