Hive性能调优(一)----文件存储格式及压缩方式选择
- 合理使用文件存储格式
建表时,尽量使用 orc、parquet 这些列式存储格式,因为列式存储的表,每一列的数据在物理上是存储在一起的,Hive查询时会只遍历需要列数据,大大减少处理的数据量。
- 采用合适的文件压缩
Hive最终是转为 MapReduce 程序来执行的,而 MapReduce 的性能瓶颈在于网络 IO 和 磁盘 IO,要解决性能瓶颈,最主要的是减少数据量,对数据进行压缩是个好的方式。压缩虽然是减少了数据量,但是压缩过程要消耗CPU的,但是在Hadoop中, 往往性能瓶颈不在于CPU,CPU压力并不大,所以压缩充分利用了比较空闲的CPU。
常见文件压缩格式:
| 压缩格式 | 是否可拆分 | 是否自带 | 压缩率 | 速度 | 是否hadoop自带 |
| gzip | 否 | 是 | 很高 | 比较快 | 是 |
| lzo | 是 | 是 | 比较高 | 很快 | 否,需要安装 |
| snappy | 否 | 是 | 比较高 | 很快 | 否,需要安装 |
| bzip2 | 是 | 否 | 最高 | 慢 | 是 |
各个压缩方式对应的类:
| 压缩格式 | 类 |
| gzip | org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec |
| lzo | org.apache.hadoop.io.compress.lzo.LzoCodec |
| snappy | org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec |
| bzip2 | org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec |
| zlib | org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
| lz4 | org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec |
压缩方式的选择:
压缩比率
压缩解压缩速度
是否支持Split
压缩使用:
Job 输出文件按照 block 以 GZip 的方式进行压缩:
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true // 默认值是 false
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK // 默认值是 Record
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec // 默认值是 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Map 输出结果也以 Gzip 进行压缩:
set mapred.map.output.compress=true
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec // 默认值是 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
对 Hive 输出结果和中间都进行压缩:
set hive.exec.compress.output=true // 默认值是 false,不压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true // 默认值是 false,为 true 时 MR 设置的压缩才启用
Hive性能调优(一)----文件存储格式及压缩方式选择的更多相关文章
- Hive(十)Hive性能调优总结
一.Fetch抓取 1.理论分析 Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单 ...
- HDP Hive性能调优
(官方文档翻译整理及总结) 一.优化数据仓库 ① Hive LLAP 是一项接近实时结果查询的技术,可用于BI工具以及网络看板的应用,能够将数据仓库的查询时间缩短到15秒之内,这样的查询称之为Int ...
- Hive 性能调优
避免执行MR select * or select field1,field2 limit 10 where语句中只有分区字段或该表的本地字段 使用本地set hive.exec.mode.local ...
- Hive性能调优(二)----数据倾斜
Hive在分布式运行的时候最害怕的是数据倾斜,这是由于分布式系统的特性决定的,因为分布式系统之所以很快是由于作业平均分配给了不同的节点,不同节点同心协力,从而达到更快处理完作业的目的. Hive中数据 ...
- Hive性能调优
表分为内部表.外部表.分区表,桶表.内部表.外部表.分区表对应的是目录,桶表对应目录下的文件.
- Hadoop作业性能指标及參数调优实例 (二)Hadoop作业性能调优7个建议
作者:Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hado ...
- (转)JVM性能调优之生成堆的dump文件
转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/37992725 最近因项目存在内存泄漏,故进行大规模的JVM性能调优 , 现把经验做一 ...
- MySQL性能优化总结___本文乃《MySQL性能调优与架构设计》读书笔记!
一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图: 三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyISAM存储引擎 ...
- Spark 常规性能调优
1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性 ...
随机推荐
- .netcore控制台->定时任务Quartz
之前做数据同步时,用过timer.window服务,现在不用那么费事了,可以使用Quartz,并且配置灵活,使用cron表达式配置XML就可以.我用的是3.0.7版本支持.netcore. 首先创建一 ...
- HTTP中的Accept-Encoding、Content-Encoding、Transfer-Encoding、Content-Type
Accept-Encoding和Content-Encoding Accept-Encoding和Content-Encoding是HTTP中用来对采用何种压缩格式传输正文进行协定的一对header. ...
- elasticsearch failed to obtain node locks
0x00 事件 重启服务器后,启动 elasticsearch 失败,在日志中观察到以下错误: [2019-10-25T17:29:54,639][WARN ][o.e.b.Elasticsearch ...
- Linux系统学习 七、网络基础—常用网络命令
1.ifconfig #查看网络(设置IP临时生效) 2.hostname [主机名] #查看或设置主机名 默认的是localhost ...
- React 中this.setStat是批量执行的, 它发现做三次是多余的,所以只执行一次
16==> this.setStat是批量执行的 它发现做三次是多余的,所以只执行一次 import React, { Component } from "react"; e ...
- 扩展KMP笔记
KMP能计算一个字符串的每个位置前最长公共前缀后缀 扩展KMP可以用来计算两个字符串间的最长公共前缀后缀的…… 不过为了计算这个需要绕些弯路 已知字符串$S$和$P$,$S$的长度为$n$,$P$的长 ...
- 数据可视化-matplotlib包
pyplot官网教程https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html #导入matplotlib的pyplot模块 import matplotlib ...
- C# List<T> 转 DataTable
C# List<T>转DataTable 学习自:博客园 Overview 数据!!个人认为程序就是将数据变着花样的显示它.那么这个时候我们的数据处理和获取就时我们的关键一步,如果你数据都 ...
- Paper | PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library
目录 0. 摘要 1. 简介 2. 背景 3. 设计原则 4. 针对易用性的核心设计 4.1 让深度学习模块不过是Python程序 4.2 互用性和可拓展性 4.3 自动差分 5. 针对高性能的PyT ...
- 【转】Ubuntu 16 安装 python 依赖出现 error: command 'i686-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1
问题 在 Ubuntu 下安装 python 依赖的时候出现以下错误 build/temp.linux-i686-3.5/_openssl.c:498:30: fatal error: openssl ...