full join 横向join ,不能map join 走shuffle row_number() over ( partition by 主键 order by $flag desc) rank ... where rank =1 ,走shufle select id, order_datekey, f_procurement_order, from ( select id, order_datekey, f_procurement_order, row_number() over ( pa…

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou…

Hive性能分析和优化方法 http://wenku.baidu.com/link?url=LVrnj-mD0OB69-eUH-0b2LGzc2SN76hjLVsGfCdYjV8ogyyN-BSja5x-oI674BweAafOt9-UfvlSNfeXfGKrpJOh-HXbu78Ei9CNBwZL4mG###…

目录 Hive SQL执行流程 Hive debug简单介绍 Hive SQL执行流程 Hive 使用Calcite优化 Hive Calcite优化流程 Hive Calcite使用细则 Hive向Calcite提供元数据 上一篇主要对Calcite的背景,技术特点,SQL的RBO和CBO等做了一个初步的介绍.深入浅出Calcite与SQL CBO(Cost-Based Optimizer)优化 这一篇会从Hive入手,介绍Hive如何使用Calcite来优化自己的SQL,主要从源码的角度进行…

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute…

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.…

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/),讲述了优化Hive的5个建议.其中每个建议细说的话,都可以写一篇或者多篇文章.下面简要记录下,后续慢慢补充: 1: USE TEZ Tez 是一个开源的支持DAG作业的计算框架,它来源于MapReduce框架.可以通过设置 set hive.exec…

本文参考:黑泽君相关博客 本文是我总结日常工作中遇到的坑,结合黑泽君相关博客,选取.补充了部分内容. 表的优化 小表join大表.大表join小表 将key相对分散,并且数据量小的表放在join的左边,这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率: 再进一步,可以使用map join让小的维度表(1000条以下的记录条数)先进内存.在map端完成reduce. 实际测试发现:新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化.小表放在左边和右边已经没有明显区别 hive> set hiv…

由于一个业务,必须要进行笛卡尔积,但是速度太慢了,left join时左表大概4万条数据,右表大概 3000多条数据,这样大概就是一亿多条数据, 这在大数据领域其实不算很大的数据量,但是hive中跑的特别慢.因为hive对笛卡尔积支持的不是很好,由于是全局的操作,所以只能在一个reduce中执行,导致速度比较慢. 然后想优化一下,尝试了一些方法. 比较直接能想到的解决方案是使用mapjoin,hive较高版本中是默认开启mapjoin的,在开启状态下会自动判断是否使用mapjoin, 我看了一下…

1.hive数据仓库权限问题: set hive.warehouse.subdir.inherit.perms=true; 2.HiveServer2的内存 连接的个数越多压力越大,可以加大内存:可以通过-Xmx设置,在脚本中设置:-Xmx=2048m 甚至 -Xmx=4g 3.关闭推测式任务:默认是打开的 set mapreduce.reduce.speculative=false; set mapred.map.tasks.speculative.execution=false; set m…

比如:A,B两表,找到ID字段中,存在A表,但不存在B表的数据. A表共13w,去重后3w,B表共2W,且有索引 方法一 not in,易理解,效率低,时间:1.395s )…

1.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi…

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )…

https://blog.csdn.net/mrlevo520/article/details/76339075 1.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合…

优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解Hadoop的核心能力,是hive优化的根本.这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结.   长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题…

1. 概述 1.1 hive的特征: 可以通过SQL轻松访问数据的工具,从而实现数据仓库任务,如提取/转换/加载(ETL),报告和数据分析: 它可以使已经存储的数据结构化: 可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中的文件: Hive除了支持MapReduce计算引擎,还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎: 它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理: 数据的存储格式有多种,比如数据源是二进制格式,普通文本格式等等: 1.2…

1.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct ),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(…

目标 SparkSQL 是什么 SparkSQL 如何使用 Table of Contents 1. SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 1.2. SparkSQL 的适用场景 2. SparkSQL 初体验 2.3. RDD 版本的 WordCount 2.2. 命令式 API 的入门案例 2.2. SQL 版本 WordCount 3. [扩展] Catalyst 优化器 3.1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2. Catalyst 4. D…

1. 概述 1.1 hive的特征: 可以通过SQL轻松访问数据的工具,从而实现数据仓库任务,如提取/转换/加载(ETL),报告和数据分析: 它可以使已经存储的数据结构化: 可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中的文件: Hive除了支持MapReduce计算引擎,还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎: 它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理: 数据的存储格式有多种,比如数据源是二进制格式,普通文本格式等等: 1.2…

概述 之前写过关于hive的已经有两篇随笔了,但是作者依然还是一枚小白,现在把那些杂七杂八的总结一下,供以后查阅和总结.今天的文章介绍一下hive的优化.hive是好多公司都在使用的东西,也有好多大公司进行定制化二次优化,比如鹅厂的Thive等.所以学习hive至关重要,本文只针对大众版免费开源的hive.官网地址:http://hive.apache.org/. HIVE的特征 Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库软件,它可以使已经存储的数据结构化,它提供类似sql的查询语句Hive…

问题导读:1.如何理解列裁剪和分区裁剪?2.sort by代替order by优势在哪里?3.如何调整group by配置?4.如何优化SQL处理join数据倾斜?Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率.影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜.数据冗余.job或I/O过多.MapReduce分配不合理等等.对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整.目录 列裁剪和分区裁剪 谓词下推 sort by代替…

1.Hadoop计算框架的特点 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业效率相对比较低,比如即使有几百万的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct)效率更低,因为count(distinc…

Hive SQL的各种优化方法基本 都和数据倾斜密切相关. Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化,从项目的实际来说,join相关的优化占了Hive优化的大部分内容,而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin无法解决的join优化. 1.数据倾斜 倾斜来自于统计学里的偏态分布.所谓偏态分布,即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布,根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数,其偏离的程度可用偏态系数刻画. 对应分布式数据处理来说,希望数据…

常用调优测试语句 :    ①显示当前hive环境的参数值: set 参数名; 如:   hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks;   ②设置hive当前环境的参数值,但仅对本次连接有效 set 参数名 = 值; 如: hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks=2;   ④查看当前hive环境的所有参数值: set -v; ⑤重置当前hive环境的所有参数值: reset;     hive job优…

hive的调优:第一个调优:fetch抓取,能够避免使用mr的,就尽量不要用mr,因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找,字段查找,limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal none 如果配置成none,所有的都要走mr程序 hive的本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true 开启本地模式,解决多个小文件输入的时候,分配资源时间超过数据的计算时间 set…

数据库版本:5.6.16 update in 修改数据,结果执行时间过慢,一直不出结果. SQL语句及执行计划如下: UPDATE erp_order_extra SET last_time=123123123123  WHERE order_id IN (SELECT eo.order_id FROM jiuxianweb.erp_order eo WHERE eo.channel_ordersn='18161116045333705180'); +----+-----------------…

在阐述Hive Join具体的优化方法之前,首先看一下Hive Join的几个重要特点,在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化: 1. 只支持等值连接 2. 底层会将写的HQL语句转换为MapReduce,并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3. 当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议: 1. 合理的设置map和reduce数量 jvm重用.可在hadoop的mapred-site.xml中…

Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜.job数分配的不合理.磁盘或网络I/O过高.MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键. Hive在执行任务时,通常会将Hive SQL转化为MapReduce job进行处理.因此对Hive的调优,除了对Hive语句本身的优化,也要考虑Hive配置项以及MapReduce相关的优化.从更底层思考如何优化性能,而不是仅仅局限于代码/SQL的层面.列裁剪和分…

FROM : http://blog.csdn.net/hi_box/article/details/40820341 首先用最普通的建表语句建一个表: hive>create table test(id int,name string)row format delimited fields terminated by ','; 测试insert: insert into table test values (1,'row1'),(2,'row2'); 结果报错: java.io.FileNot…

Hive基础语法 1.创建表 – 用户表 CREATE [EXTERNAL外部表] TABLE [IF NOT EXISTS 是否存在] HUserInfo ( userid int comment ‘用户Id’, username string comment ‘用户名称’, userpwd string comment ‘用户密码’, createtime string comment ‘创建时间’ ) comment ‘用户信息表’ row format delimited fileds…