hive中的优化问题】的更多相关文章

一.fetch抓取 fetch 抓取是指,hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.(1)把hive.fetch.task.conversion 设置成none,然后执行查询语句,都会执行mapreduce程序. hive(default)>set hive.fetch.task.conversion=none; (2) 把hive.fetch.task.conversion 设置成more,然后执行查询语句. 二.本地模式 用户可以通过设置 hive.exec.mode.l…
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…
首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化…
        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保…
关键词:hdp , hive , StorageHandler 了解Hive StorageHandler的同学都知道,StorageHandler作为Hive适配不同存储的拓展类,同时肩负着HiveStoragePredicateHandler的角色对相关存储做下推优化,核心方法如下: /** * HiveStoragePredicateHandler is an optional companion to {@link * HiveStorageHandler}; it should onl…
-- 查看当前环境参数配置set -v;-- 重置配置为默认值reset; -- 调整map数-- input的文件大小,集群设置的文件块大小,hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改set mapred.max.split.size=400000000;set mapred.min.split.size.per.node=400000000;set mapred.min.split.size.per.rack=400000000;set hive.i…
一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin…
本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例). 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别.…
关键字:Hive Join.Hive LEFT|RIGTH|FULL OUTER JOIN.Hive LEFT SEMI JOIN.Hive Cross Join Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联.左关联.右关联.全关联,还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN,但这两种JOIN类型也可以用前面的代替. 注意:Hive中Join的关联键必须在ON ()中指定,不能在Where中指定,否则就会先做笛卡尔积,再过滤. 数据准备: hive> desc lxw1234_a;…
Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜.通俗的说,就是我们在处理的时候数据分布的不均,导致了数据大量集中在某一点.造成了数据的热点. 其实在mapreduce分析的时候最怕的就是数据倾斜,通常会出现下面的情况: map阶段处理比较快,reduce阶段处理比较慢.其实reduce阶段不应该很慢,如果很慢,很大可能就是出现了数据倾斜. 1) 有的reduce…