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…

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可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.limit查找等…

(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Interactive Query. Ambari安装好之后,还需要额外的两个步骤来开启Hive LLAP: 1.在yarn中开启Hive LLAP的优先使用权   2.打开hive中的Interactive Query开发并配置相关参数 ② HiveServer2 高效的连接管理,类似于mysql连接池…

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.auto=true; EXPLAIN的使用 hive对sql的查询计划信息解析 EXPLAIN SELECT COUNT(1) FROM T_TABLE; EXPLAIN EXTENDED SELECT COUNT(1) FROM T_TABLE;(更为详细) 本地MR(提高本地资源利用率,一般在…

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中数据倾斜的原因: 数据在分布式节点上分部不均衡 join时某些key可能特别大(常见null值) group by 时某个值可能特别多 count(distinct key...)时有可能会出现数据倾斜,因为其内部处理会进行group by 操作 join join时key最好是分散的,如果一个key的…

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.…

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. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常,发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优.eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagle…

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 , 现把经验做一记录. 一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以…

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存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件.首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件,另外还有.MYD和.MYI文件,分别存放了表的数据(.MYD)和索引数据(.MYI).每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储,也就是说不管这个表有…

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能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg…