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

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

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

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

优化 数据优化 一.从大表拆分成小表(更快地检索) 引用:Hive LanguageManual DDL eg2:常用于分表 create table if not exists default.cenzhongman_2 AS select ip,date from default.cenzhongman; 二.使用外部表(多部门共用,指定存储目录,删表不删数据),分区表(按月按XXX分区) 引用:Hive LanguageManual DDL #创建外部表 CREATE EXTERNAL T

一.查看HQL执行计划explain 1.explain hive在执行的时候会把所对应的SQL语句都会转换成mapreduce代码执行,但是具体的MR执行信息我们怎样才能看出来呢? 这里就用到了explain的关键字,他可详细的表示出在执行所对应的语句所对应的MR代码. 语法格式如下.extended关键字可以更加详细的列举出代码的执行过程. Hive提供了一个EXPLAIN显示查询执行计划的命令.该语句的语法如下: EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|A

在一些特定的业务场景下,使用hive默认的配置对数据进行分析,虽然默认的配置能够实现业务需求,但是分析效率可能会很低. Hive有针对性地对不同的查询进行了优化.在Hive里可以通过修改配置的方式进行优化. 以下,几种方式调优的属性. 1.列裁剪 在通过Hive读取数据的时候,并不是所有的需求都要获取表内的所有的数据.有些只需要读取所有列中的几列,而忽略其他列的的数据. 例如,表Table1包含5个列Column1.Column2.Column3.Column4.Column5.下面的语句只会在

Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜.job数分配的不合理.磁盘或网络I/O过高.MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键. Hive在执行任务时,通常会将Hive SQL转化为MapReduce job进行处理.因此对Hive的调优,除了对Hive语句本身的优化,也要考虑Hive配置项以及MapReduce相关的优化.从更底层思考如何优化性能,而不是仅仅局限于代码/SQL的层面.列裁剪和分

  Hive会将执行的SQL语句翻译成对应MapReduce任务,当SQL语句比较简单时,性能还是可能处于可接受的范围.但是如果涉及到非常复杂的业务逻辑,特别是通过程序的方式(一些模版语言生成)生成大量判断语句时,出现的问题就会比较多.   精简Hive使用的SQL   当前项目中如果打包的数量过多,是当前性能的最大瓶颈,在做SQL优化时,至少会存在一个这样的SQL,当打包数量上百甚至到1千后,就会产生大量的 IF/OR 语句: IF(( ( true == true AND caid==200

第6章 HBase API 操作6.1 环境准备6.2 HBase API6.2.1 判断表是否存在6.2.2 抽取获取 Configuration.Connection.Admin 对象的方法以及关闭资源的方法6.2.3 创建表(admin)6.2.4 删除表(admin)6.2.5 向表中插入数据(put)6.2.6 删除多行数据(delete)6.2.7 获取所有数据(scan)6.2.8 获取某一行数据(get)6.2.9 获取某一行指定“列族:列”的数据(get)6.3 MapRedu

一.Fetch Task 在执行hive代码的时候,一条简单的命令大部分都会转换成为mr代码在后台执行, 但是有时候我们仅仅只是想获取一部分数据而已,仅仅是获取数据,还需要转化成为mr去执行吗? 那个也太浪费时间和内存啦,所以有一个hive的配置如下所示: #在hive-default.xml.template默认配置中可知:SELECT STAR, FILTER on partition columns, LIMIT only 这些查询是不走MapReduce的 <property> <

1. mapjoin优化适合小表join大表 set hive.optimize.skewjoin=true; //有数据倾斜时开启负载均衡,默认false set hive.auto.convert.join=true; //设置自动选择MapJoin,默认是true set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; //map-side join set hive.auto.convert.; //多大的表可以自动触发放到内层LocalTa

一.Join原则 将条目少的表/子查询放在Join的左边.原因:在Join的reduce阶段,位于Join左边的表的内容会被加载进内存,条目少的表放在左边,可以减少发生内存溢出的几率. 小表关联大表:用MapJoin把小表全部加载到内存在map端Join,避免reducer处理.如: select /*+ MapJoin(user)*/ l.session_id,u.username from user u join page_views l on u.id = l.user_id 二.控制ma

Mapreduce自身的特点: 1.IO和网络负载大:优化策略:减少IO和网络负载. 2.内存负载不大.优化策略:增大内存使用率: 3.CPU负载不大.优化策略:增大CPU使用率: (hive的优化应当根据mapreduce的作业特点和自己的作业实际需求进行优化) 优化1.合并输入 淘宝一个大型项目,上万Hive作业进行合并输入. A.单个作业 B.多个作业 作业间的血缘关系:作业间相同的查询,相同的源表. 优化2.源表归纳,常用复杂或低效统计统一给出,以避免上层作业过多计算 如低性能的UDF.

“国际大学生节”又称“世界大学生节”.“世界学生日”.“国际学生日”.1946年,世界各国学生代表于布拉格召开全世界学生大会,宣布把每年的11月17日定为“世界大学生节”,以加强全世界大学生的团结和友谊. 注意,本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的, 本文描述了Hive查询执行计划的优化,以提高join效率并减少对用户提示的需求. Hive自动识别各种用例并对其进行优化.Hive 0.11改进了这些情况的优化器: 决策支持系统或数据仓库的简单模型是星型模型,其

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在查看了

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.

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.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,cou

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.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,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di

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