一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv

Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一. 但是如果我们只局限于会使用Hive,而不考虑性能问题,就难搭建出一个完美的数仓,所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能.本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧. 本文首发于公众号:五分钟学大数据 Hive性能问题排查的方式 当我们发现一条SQL语句执行时间过长或者不合理时,我们就要考虑对SQL进行优化,优化首先得进行问题排查,那么我们可以通过哪些方式进行排查呢.

1.隐藏nginx header版本号 2.更改源码隐藏软件名称 3.更改nginx默认用户及用户组 4.配置nginx worker进程个数 5.根据CPU核数进行nginx进程优化 6.nginx事件处理模型优化 7.调整Nginx worker单个进程允许的客户端最大连接数 8.配置Nginx worker进程最大打开文件数 9.开启高效的文件传输模式 10.设置连接超时时间 11.上传文件大小设置(动态应用) 12.fastcgi调优(配合PHP引擎动态服务) 13.配置nginx gz

一.Hive概念 Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,Hive是一种用SQL语句来读写.管理存储在分布式存储设备上的大数据集的数据仓库框架. 1. 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能. 2. Hive是用类似SQL的方式来读写.管理数据的,但是底层最终是将语句转换为一个个的MapReduce Job来执行的. 3. Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL).元数据信息包括: Owner

02 Hive的架构 1.Hive的架构图 2.Hive的服务(角色) 1.用户访问接口 ​ CLI(Command Line Interface):用户可以使用Hive自带的命令行接口执行Hive QL.设置参数等功能 ​ JDBC/ODBC:用户可以使用JDBC或者ODBC的方式在代码中操作Hive ​ Web GUI:浏览器接口,用户可以在浏览器中对Hive进行操作(2.2之后淘汰) 2.Thrift Server: ​ Thrift服务运行客户端使用Java.C++.Ruby等多种语言,

本人接触的优化主要分为三大类 黑体的为本模块下的重点  ---------------安全优化 安全在生产场景中是第一位的 1.1 站点目录权限的优化 (修改权限755 644 所属用户root,需要上传的目录给予nginx权限) 1.2 防盗连接的优化(通过$http_referer实现判断用户来源,对非法的referer 返回错误代码)这一点如果没做 站点流量会上升(帮别人做广告),可能会给公司造成而外的经济损失 1.3 日志权限的优化,日志权限不要给nginx用户,日志是分析问题和数据的重

转自: MySQL架构优化实战系列3:定时计划任务与表分区 - 今日头条(TouTiao.com)http://toutiao.com/a6304736482361049345/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share&app=news_article&utm_source=mobile_qq&iid=4710631352&utm_medium=toutiao_ios 定时计划任务 1.概论 mysql计划任务可以定时

Redis Cluster架构优化 在<全面剖析Redis Cluster原理和应用>中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster协议支持 连接和路由表的维护开销 MultiOp和Pipeline支持有限 Redis实现问题 不能自动发现 不能自动Resharding 无监控管理UI 最终一致性和"脑裂"问题 数据迁移以Key为单位,速度较慢 数据

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

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

前言 通过前面的几篇文章,讲解了一个短信服务的架构设计与实现.然而初始方案并非100%完美的,我们仍可以对该架构做一些优化与调整. 同时我也希望通过这篇文章与大家分享一下,我的架构设计理念. 源码地址:https://github.com/SkyChenSky/Sikiro.SMS/tree/optimize (与之前的是另外的分支) 架构是设计的还是演变的? 架构 该词出自于建筑学.软件架构定义是指软件系统的基础结构,是系统中的实体及实体(服务)之间的关系所进行的抽象描述.而架构设计的目的是为

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

博客地址 http://blog.csdn.net/foxdave 本文主要记录近两天针对项目发生的数据访问问题的分析研究过程与系统架构优化,我喜欢说通俗的白话,高手轻拍 1. 发现问题 系统新模块上线后,使用频率较高,故在实际使用和后期的问题重现测试中,产生了一下系列的数据访问错误 错误是比较常见的错误 2. 分析问题 系统的架构为前端.业务层与数据层三层架构,采用Entity Framework 3.5作为数据处理技术,采用shared context per request模式,参照的是c

Nginx防爬虫优化 Robots协议(也称为爬虫协议,机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”(Robots Exclusion Protocol),网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取. 我理解的是robots.txt是通过代码控制搜索引擎蜘蛛索引的一个手段,以便减轻网站服务器的带宽使用率,从而让网站的空间更稳定,同时也可以提高网站其他页面的索引效率,提高网站收录. 我们只需要创建一个robots.txt文本文件,然后在文档内设置好代码,告诉搜索引擎我网站

根据MySQL的架构优化 参数调整的最终效果: 1)SQL执行速度足够快 2)业务吞吐量足够高:TPS,QPS 3)系统负载可控,合理:cpu,io负载 在调整参数的时候,应该熟悉mysql的体系架构,可以根据体系架构分快进行参数调整. 主要方面:内存,线程,磁盘文件,各级缓存 内存 一.通过配置缓冲池的各个方面来提高性能 buffer_pool配置 innodb_buffer_pool_size 默认值:128M  ,一般调整为物理内存的50%-80% 含义:innodb缓存池大小 内存池构成

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,最初由Facebook提供,使用HQL作为查询接口.HDFS作为存储底层.mapReduce作为执行层,设计目的是让SQL技能良好,但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据,2008年facebook把Hive项目贡献给Apache.Hive提供了比较完整的SQL功能(本质是将SQL转换为MapReduce),自身最大的缺点就是执行速度慢.Hive有自身的元数据结构描述,可以使用MySql\ProstgreSql\oracle 等关系型数据库来进行存储

如果你用过Uber,你一定会注意到它的操作是如此的简单.你一键叫车,随后车就来找你了,最后自动完成支付,整个过程行云流水.但是,在这简单的流程背后其实是用Hadoop和Spark这样复杂的基础大数据架构来支撑的. Uber 在现实世界和虚拟世界的十字路口有令人羡慕的一席之地.这令每天在各个城市穿行的数十万司机大军趋之若鹜.当然这也会一个相对浅显的数据问题.但是,就像Uber数据部门的主管 Aaron Schildkrout所说:商业计划的简单明了带给Uber利用数据优化服务的巨大机会. “这本质

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore