1.概述 繼續《那些年使用Hive踩過的坑》一文中的剩余部分,本篇博客贅述了在工作中總結Hive的常用優化手段和在工作中使用Hive出現的問題。下面開始本篇文章的優化介紹。 2.介紹 首先,我們來看看Hadoop的計算框架特性,在此特性下會衍生哪些問題? 數據量大不是問題 ...
.為啥Hive需要優化 Hive的執行依賴於底層的MapReduce作業,因此對Hadoop作業的優化或者MapReduce作業的調整是提高Hive性能的基礎。 如果沒有經過優化調整的Hive,那么很容易出現:即使查詢hive中的一個小表,有時也會耗時數分鍾或幾十分鍾才能得到結果,甚至很難得到結構,直接被卡死了。 Hive對於OLAP類型的應用有很大的局限性,它不適合需要立即返回查詢結果的場景。 ...
2021-11-11 00:05 0 843 推薦指數:
1.概述 繼續《那些年使用Hive踩過的坑》一文中的剩余部分,本篇博客贅述了在工作中總結Hive的常用優化手段和在工作中使用Hive出現的問題。下面開始本篇文章的優化介紹。 2.介紹 首先,我們來看看Hadoop的計算框架特性,在此特性下會衍生哪些問題? 數據量大不是問題 ...
set hive.merge.mapredfiles=true;set hive.merge.mapfiles=true;set mapred.max.split.size=5073741824;set dfs.block.size=1073741824;set ...
當一個大表和小表進行join操作時,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin還能解決數據傾斜問題,基本原理:在小數據量情況下,會將小表全部加載到執行join操作的程序的內存中,從而加快join的執行速度。 大小表join時,將小表放在前面,會將小表進行緩存 ...
轉自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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 ...
Hive作為大數據平台舉足輕重的框架,以其穩定性和簡單易用性也成為當前構建企業級數據倉庫時使用最多的框架之一。 但是如果我們只局限於會使用Hive,而不考慮性能問題,就難搭建出一個完美的數倉,所以Hive性能調優是我們大數據從業者必須掌握的技能。本文將給大家講解Hive性能調優的一些方法 ...
Apache Hive作為處理大數據量的大數據領域數據建設核心工具,數據量往往不是影響Hive執行效率的核心因素,數據傾斜、job數分配的不合理、磁盤或網絡I/O過高、MapReduce配置的不合理等等才是影響Hive性能的關鍵。 Hive在執行任務時,通常會將Hive SQL轉化 ...
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.嚴格模式 通過設置以下參數開啟嚴格模式: >set hive.mapred.mode=strict;【默認為nonstrict非嚴格模式】 查詢限制: 1.對於分區表,必須添加where查詢條件來對分區字段進行條件過濾。 2.order by語句 ...