map階段 1.hive.vectorized.execution.enabled 默認false. map方法逐行處理數據,開啟之后hive構造一個批量輸入的數組,一次處理1萬條數據。(數據量不大,或計算不復雜是不是沒必要開啟? MapReduce只支持map端向量化執行 ...
map階段 1.hive.vectorized.execution.enabled 默認false. map方法逐行處理數據,開啟之后hive構造一個批量輸入的數組,一次處理1萬條數據。(數據量不大,或計算不復雜是不是沒必要開啟? MapReduce只支持map端向量化執行 ...
Spark優化一則 - 減少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,視頻(要科學上網)詳細講解了Spark的工作原理,Slides的45頁給原始算法和優化算法。 破砂鍋用自己3節點的Spark ...
關於shuffle的過程圖。 一:概述shuffle Shuffle是mapreduce的核心,鏈接map與reduce的中間過程。 Mapp負責過濾分發,而reduce則是歸並整理,從mapp輸出到reduce的輸入的這個過程稱為shuffle過程 ...
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 ...
調優概述 大多數Spark作業的性能主要就是消耗在了shuffle環節,因為該環節包含了大量的磁盤IO、序列化、網絡數據傳輸等操作。因此,如果要讓作業的性能更上一層樓,就有必要對shuffle過程進行調優。但是也必須提醒大家的是,影響一個Spark作業性能的因素 ...
shuffle是spark中一個很重要的概念,它表示的是上游分區的數據打散到下游分區中。一般來說,shuffle類的算子比如reducebykey會發生shuffle,但是並不是一定會產生。 比如,前面已經經過groupbykey進行分組了,現在再次調用shuffle類算子 ...
5 WAYS TO MAKE YOUR HIVE QUERIES RUN FASTER 今天看了一篇[文章] (http://zh.hortonworks.com/blog/5-ways-make-hive-queries-run-faster/),講述了優化Hive的5個建議。其中每個建議細說 ...
1. 多表join優化代碼結構: select .. from JOINTABLES (A,B,C) WITH KEYS (A.key, B.key, C.key) where .... 關聯條件相同多表join會優化成一個job 2. LeftSemi-Join是可以高效實現 ...