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

<property> <name>hive.exec.compress.intermediate</name> <value>true</value></property><property> <name>mapreduce.map.output.compress</name> <value>true</value></property><property&

1 compress & mr hive默认的execution engine是mr hive> set hive.execution.engine;hive.execution.engine=mr 所以针对mr的优化就是hive的优化,比如压缩和临时目录 mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.map.output.compress</name> <value>true</value>

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

我说实话,NiFi的坑真的挺多的... 1.PutHiveStreaming processor的使用 具体配置可参考:https://community.hortonworks.com/articles/88309/using-puthivestreaming-processor-in-nifi.html 该控制器配置需要hive启用事物:且目前只支持orc格式,且建表需要分桶,开启事务等,建表示例如下: create table test_trancaction (user_id Int,n

1.1 oracle里的优化器 RBO(Rule-Based-Optinizer):基于规则的优化器 CBO(Cost-Based-Optinizer): 基于成本的优化器 SQL语句执行过程 待执行的sql → 解析 (语法,语义,权限检查)→ 查询转换 → 优化器(RBO/CBO)→ 执行计划 → 实际执行 → 结果 1.1.1 基于规则的优化器 RBO oracle会在代码中事先给各种执行路径定一个等级,共有15个等级,其中等级1 执行率最高,RBO会从中选择等级值低的来执行 OLTP:可

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in

本文由  网易云发布. 本文具体讨论了Join基础算法的一种优化方案  – Runtime Filter,在本文最后还引申地聊了聊谓词 下推技术.同时,在本文文章开头,笔者引出了两个问题,SQL执行引擎如何知晓参与Join的两波数据集大小?衡量两波数据集 大小的是物理大小还是纪录多少抑或两者都有?这关系到SQL解析器如何正确选择Join算法的问题.好了,这些就是这篇文章要为 大家带来的议题-基于代价优化(Cost-Based Optimization,简称CBO). CBO基本原理 提到CBO,

得到一条sql语句执行计划的常用方法:1.explain plan 命令  2.DBMS_XPLAN包3.sqlplus中的AUTOTRACE开关4.10046事件5.10053事件6.AWR报告或者statspack报告 对于常用方法F5,其实是explain plan的封装  explain plan for +目标sql  select * from table(dbms_xplan.displan)这里说一下两个关键字的作用:  cardinality 实际上表示对目标sql的某个具体执

201704171025 01. 列rows记录的就是执行计划中每一个执行步骤所对应的Cardinality的值 列Cost(%CPU)记录的就是执行计划中的每一个执行步骤对应的成本 02. Computed Cardinality=Original Cardinality * Selectivity 03.简单谓词连接 04.B树索引 05.索引连接方式 索引唯一扫描  是针对唯一索引的扫描,它仅仅适用于where条件里是 等值查询的目标sql.因为扫描的对象时唯一性索引,索引索引唯一性扫描的

与优化器模式相关的Hint 1 ALl_ROWS   让优化器启用CBO /*+ all_rows */ 2  first_rows(n)     让优化器启用CBO 模式,而且得到目标sql的执行计划是会选择那些能以最快时间返回n条记录的执行路径 /*+ first_rows */ 3 rule   启用RBO /*+ rule */ 与表访问相关 1    /*+ full */   对目标表执行全表扫描 2    /*+ rowid(tablename) */  针对单个表的HInt,他的

Oracle中的Hint可以用来调整SQL的执行计划,提高SQL执行效率.下面分类介绍Oracle数据库中常见的Hint.这里描述的是Oracle11gR2中的常见Hint,Oracle数据库中各个版本中的Hint都不尽相同,所以这里讲述的的Hint可能并不适用于Oracle早期的版本. 一.与优化器模式相关的Hint 1.ALL_ROWS ALL_ROWS是针对整个目标SQL的Hint,它的含义是让优化器启用CBO,而且在得到目标SQL的执行计划时会选择那些吞吐量最佳的执行路径.这里的"吞吐量

转自:http://www.iteblog.com/archives/831 如果你想查询某个表的某一列,Hive默认是会启用MapReduce Job来完成这个任务,如下: hive> SELECT ; Total MapReduce jobs = Launching Job out of Number of reduce tasks is set to since there's no reduce operator Cannot run job locally: Input Size (=

如果查询表的某一列,Hive中默认会启用MapReduce job来完成这个任务,如下: hive>select id,name from m limit 10;--执行时hive会启用MapReduce job 我们都知道,启用MapReduce Job是会消耗系统开销的.对于这个问题,从Hive0.10.0版本开始,对于简单的不需要聚合的类似 SELECT <col> from <table> LIMIT n语句,不需要起MapReduce job,直接通过Fetch t

转载来自: https://blog.csdn.net/qq_40990732/article/details/80914873 https://blog.csdn.net/tp15868352616/article/details/80891057 相关概念 1.Metadata概念: 元数据包含用Hive创建的database.table等的元信息.元数据存储在关系型数据库中.如Derby.MySQL等. 2.Metastore作用: 客户端连接metastore服务,metastore再去

启用MapReduce Job是会消耗系统开销的.对于这个问题,从Hive0.10.0版本开始,对于简单的不需要聚合的类似SELECT <col> from <table> LIMIT n语句,不需要起MapReduce job,直接通过Fetch task获取数据 set hive.fetch.task.conversion=more; select * from info_table where dt='2017-04-26' limit ;

出现警告的过程是: 1.搭建ambari集群成功后,添加了hdfs和zk组件,然后启用了kerberos: 2.kerberos启用完毕后添加hbase和yarn.MapReduce.hive都没有出现警告 3.添加kafka之后,在ambari的kerberos处更新了票据,这时候发现hive和yarn出现了警告,前台是403错误,通过查看后台日志发现,报了这样一个警告: Failure unspecified at GSS-API level (Mechanism level: Checks

hive启动hwi: ./hive --service hwi ls: cannot access /opt/cdh-5.3.6/hive-0.13.1/lib/hive-hwi-*.war: No such file or directory 17/05/12 09:29:47 INFO hwi.HWIServer: HWI is starting up 17/05/12 09:29:48 INFO mortbay.log: Logging to org.slf4j.impl.Log4jLog

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小