5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信…

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…

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)…

2019年1月8日,付哥给了我一份公司以前的一份SQL优化方案文档.十分感谢.记录了许多在公司以前优化的案例. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.表TMP_c(58分钟) 表来源: 1.IML_a 这张表在2018年11月某…

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c…

粘贴一下我在部门中的一次hive优化的分享. 简述 hive构建在hadoop基础上,利用分布式存储,通过mr引擎实现对大数据的计算.MR会频繁地读写磁盘而且MR任务的启动成本很高.对于hive优化显得尤为重要.而优化的核心就是更好地利用hadoop的分布式特性和hive的有点.本篇从IO.参数设置.案例实战来说明如何优化我们的hive.受限于个人能力,如有不足之处,还望指出,一起沟通讨论. 1.IO A.通过列裁剪,只读取需要的列[对select * 的做法应进行严格要求,甚至禁止] B. j…

[C#]项目优化实战 一. 数据库设计 1. 常量的枚举值直接存中文不要存数字(注意是常量,如果显示值可变就不能) 例如:男女,在数据库中不要存1和0,直接存男和女. 这样的好处:读取数据的时候可以避免不必要的转换,每次转换肯定会带来性能开销 2. 允许字段冗余 例如:在需要统计的表里面都会有时间字段,一般都是设默认GETDATE(),但有的时候我们需要按年.按月.按周.按天统计,这时可以把年.月.周.天用4列来存储 这样的好处:在统计查询的时候性能会比用 sql 函数高出非常多 3. 索引的建…

出自:[张鸿洋的博客]来源:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/45556391 1.概述 2015年初google发布了Android性能优化典范,发了16个小视频供大家欣赏,当时我也将其下载,通过微信公众号给大家推送了百度云的下载地址(地址在文末,ps:欢迎大家订阅公众号),那么近期google又在udacity上开了系列类的相关课程.有了上述的参考,那么本性能优化实战教程就有了坚实的基础,本系列将结合实例为大家展示如何去识别.…

转自:UNITY3d在移动设备上的一些优化实战(一)-概述 http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/39233921 项目进入了中期之后,就需要对程序在移动设备上的表现做分析评估和针对性的优化了,首先前期做优化,很多瓶颈没表现出来,能做的东西不多,而且很多指标会凭预想,如果太后期做优化又会太晚,到时发现一些问题改起来返工量就有太大.前一阵子花了大量时间从 cpu gpu 内存 启动时间 到发热量对项目做了一翻大规模的体检和优化,效果还是显著的,在…

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 )…

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数…

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…

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/45556391: 本文出自:[张鸿洋的博客] 1.概述 2015年初google发布了Android性能优化典范,发了16个小视频供大家欣赏,当时我也将其下载,通过微信公众号给大家推送了百度云的下载地址(地址在文末,ps:欢迎大家订阅公众号),那么近期google又在udacity上开了系列类的相关课程.有了上述的参考,那么本性能优化实战教程就有了坚实的基础,本系列将结合实例为…

今天总结本人在使用Hive过程中的一些优化技巧,希望给大家带来帮助.Hive优化最体现程序员的技术能力,面试官在面试时最喜欢问的就是Hive的优化技巧. 技巧1.控制reducer数量 下面的内容是我们每次在hive命令行执行SQL时都会打印出来的内容: In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number> In order…

知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) 一:插入订单 业务逻辑:插入订单数据,为了避免重复导单,一般会通过交易号去数据库中查询,判断该订单是否已经存在. 最基础的sql语句 mysql> select * from book_order where order_id = "10000"; +-------+--------------------+…

知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) 索引原理知识回顾 索引的性能分析和优化 通过 EXPLAIN 来判断 SQL 的执行计划,发现慢 SQL 或者性能影响业务的 sql explain [EXTENDED] SELECT... 查看执行计划会有如下信息: id:1 select_type:simple table:t possible_keys:primary…

1.1 前言 MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰.在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已. 今天给大家体验MySQL的优化实战,助你高薪之路顺畅.   图 - MySQL查询过程 1.2 优化的哲学 优化有风险,涉足需谨慎 1.2.1 优化可能带来的问题     1.2.2 优化的需求     1.2…

前言 本系列是根据我公司的某块业务优化进行改写的,为了避免触发法律的红线,我对部分代码做了截取并打码. 因为优化方案是针对现有业务的问题情况进行的,不做任何太过过分吹牛逼.一切以基于现有的业务,优化处理已存在的不可避免问题,达到目标效果的作为三个前提原则. 因需要针对现有业务与问题进行展开,业务梳理是不可避免的,第一篇梳理篇主要以做了业务描述与整理. “程序员的输出是他敲写的代码,那么输入就是他思考好的设计.因此不做设计是不存在,也不可能因此省时间.成本,设计只分优秀的设计和糟糕的设计.”这段话…

目录 .NET-记一次架构优化实战与方案-梳理篇 .NET-记一次架构优化实战与方案-前端优化 .NET-记一次架构优化实战与方案-底层服务优化 前言 经过上一篇<.NET-记一次架构优化实战与方案-前端优化>与大家分享了对页面加载优化的心得和经历.虽然优化前端的性能效率,但是由于底层服务的触发方式,根本性问题仍然存在的. 问题分析 在本系列第一篇文章我们提到,底层服务是一系列的JOB,那么问题主要存在以下两点: 代码冗余 时效低 代码冗余 例如: 领奖方法不统一,一次性的写一套,可循环的又写…

目录 .NET-记一次架构优化实战与方案-梳理篇 .NET-记一次架构优化实战与方案-前端优化 .NET-记一次架构优化实战与方案-底层服务优化 前言 上一篇<.NET-记一次架构优化实战与方案-梳理篇>整理了基本的业务知识,同时也罗列了存在的问题,本篇主要是针对任务列表的页面进行性能优化. 该篇主要涉及的是代码实现上的优化,实现上的问题是战术债务,也就是我们平常出现的各种BUG,这种问题一出直接影响业务运营与系统运作. 你永远想象不到同一条SQL相差个3.5秒钟,遍历两次就导致了 3.5秒*…

目录 .NET-记一次架构优化实战与方案-梳理篇 .NET-记一次架构优化实战与方案-前端优化 .NET-记一次架构优化实战与方案-底层服务优化 前言 程序员输出是他敲写的代码,那么输入就是他思考好的设计.因此不做设计是不存在,设计只分优秀的设计和糟糕的设计.为了避免过度设计浪费成本,需要针对现有业务与问题进行展开.业务梳理是不可避免的. 优化是无止尽,为了更有成效的优化,必须了解已有的问题与需要优化的目标. 业务背景 通过做任务获得增值奖励等形式,达到以下目标: 引导用户完成与业务相关指定行为…

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修…

文章摘自https://juejin.im/post/5b0b7d74518825158e173a0c 作为互联网项目,最重要的便是用户体验.在举国“互联网+”的热潮中,用户至上也已经被大多数企业所接收,特别是在如今移动端快速发展的时代,我们的网页不仅只是呈现在用户的PC浏览器里,更多的时候,用户是通过移动产品浏览我们的网页.加之有越来越多的开发者投入到Web APP和Hybrid APP的开发队伍中,性能,又再一次成为了被程序员们重点关注的话题.我曾经看到过这样一句话:一个网站的体验,决定了用…

上篇文章中介绍了索引的基本内容,这篇文章我们继续介绍索引优化实战.在介绍索引优化实战之前,首先要介绍两个与索引相关的重要概念,这两个概念对于索引优化至关重要. 本篇文章用于测试的user表结构: 索引相关的重要概念 基数 单个列唯一键(distict_keys)的数量叫做基数. SELECT COUNT(DISTINCT name),COUNT(DISTINCT gender) FROM user; user表的总行数是5,gender 列的基数是 2,说明 gender 列里面有大量重复值,n…

Hadoop生态圈-hive优化手段-作业和查询优化 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.…

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…

Hive优化 Hive优化目标 在有限的资源下,执行效率更高 常见问题 数据倾斜 map数设置 reduce数设置 其他 Hive执行 HQL --> Job --> Map/Reduce 执行计划 explain [extended] hql 样例 select col,count(1) from test2 group by col; explain select col,count(1) from test2 group by col; Hive表优化 分区 静态分区 动态分区 set…

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu…

Hive 优化 1.核心思想: 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤   Explain 显示执行计划 EXPLAIN [EXTENDED] query 2.Hive运行方式: 本地模式 集群模式   2.1开启本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true; 2.2注意: hive.exec.mode.local.auto.inputbyt…

Hive优化之谓词下推 解释 Hive谓词下推(Predicate pushdown) 关系型数据库借鉴而来,关系型数据中谓词下推到外部数据库用以减少数据传输 基本思想:尽可能早的处理表达式 属于逻辑优化,优化器将谓词过滤下推到数据源,使物理执行跳过无关数据 参数打开设置:hive.optimize.ppd=true 两种生效形式 形式1: select a.id,a.value1,b.value2 from table1 a join (select b.* from table2 b whe…