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

配置基本操作 hive> set; 查看所有配置hive> set key: 查看某个配置hive> set key value: 设置某个配置 我们可以看到一些 hadoop 的配置,因为 hive 也读入了 hadoop 的配置 三种参数配置方式 1. 配置文件 默认配置文件:hive-default.xml 自定义配置文件:hive-site.xml 自定义配置文件会覆盖默认配置文件 2. 命令行参数 加上  -hiveconf key=value 仅对本次启动有效 3. 启动后通

Hive本身是不支持动态分区的.. 但动态分区是真的方便啊..不然手动维护要累死..按日期甚至小时来分区时动辄就好几千上万的分区..手动到哪一年去..? 想要用动态分区要先做一些设置来修改默认的配置.. set hive.exec.dynamic.partition=true;(可通过这个语句查看:set hive.exec.dynamic.partition;) set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; ;(如果自动分区数大于这个参数,将会

Hive进行大数据处理的过程中经常遇到一个任务跑几个小时或者内存溢出等问题,平时会任务执行的遇到的问题 进行参数的调整配置,收集整理的配置参考如下: set dfs.namenode.handler.count=20; set mapred.task.timeout=36000000; set hive.cbo.enable=true; set hive.compute.query.using.stats=true; set hive.stats.fetch.column.stats=true;

hive.exec.mode.local.auto 决定 Hive 是否应该自动地根据输入文件大小,在本地运行(在GateWay运行) true hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max 如果 hive.exec.mode.local.auto 为 true,当输入文件大小小于此阈值时可以自动在本地模式运行,默认是 128兆. 134217728L hive.exec.mode.local.auto.tasks.max 如果 hive.exec.mode.

hive.exec.mode.local.auto 决定 Hive 是否应该自动地根据输入文件大小,在本地运行(在GateWay运行) true hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max 如果 hive.exec.mode.local.auto 为 true,当输入文件大小小于此阈值时可以自动在本地模式运行,默认是 128兆. 134217728L hive.exec.mode.local.auto.tasks.max 如果 hive.exec.mode.

1 ． Hive  命令行 输入$HIVE_HOME/bin/hive –H 或者 –help 可以显示帮助选项: 说明: 1. -i 初始化 HQL 文件. 2. -e 从命令行执行指定的 HQL 3. -f 执行 HQL 脚本 4. -v 输出执行的 HQL 语句到控制台 5. -p <port> connect to Hive Server on port number 6. -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration

1.hive参数优化之默认启用本地模式 启动hive本地模式参数,一般建议将其设置为true,即时刻启用: hive (chavin)> set hive.exec.mode.local.auto;     hive.exec.mode.local.auto=false 2.设置hive执行模式 hive (default)> set hive.mapred.mode; hive.mapred.mode=nonstrict 参数hive.mapred.mode控制着hive的执行模式,如果设置

目前所在公司使用HttpClient 4.3.3版本发送Rest请求,调用接口.最近出现了调用查询接口服务慢的生产问题,在排查整个调用链可能存在的问题时(从客户端发起Http请求->ESB->服务端处理请求,查询数据并返回),发现原本的HttpClient连接池中的一些参数配置可能存在问题,如defaultMaxPerRoute.一些timeout时间的设置等,虽不能确定是由于此连接池导致接口查询慢,但确实存在可优化的地方,故花时间做一些研究.本文主要涉及HttpClient连接池.请求的参数

Tomcat参数配置相关 by:授客 QQ:1033553122 目的: 对Tomcat配置的点滴学习总结,主要目的在于分析Tomcat与性能相关的一些参数设置,以便性能调优时选择最优配置   环境: Server version: Apache Tomcat/9.0.0.M1 Java8   配置文件说明 1. server.xml <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <!--connectors可使用一个共享的executor(执行器),可定

Nginx参数配置相关 by:授客 QQ:1033553122 目的: 对Nginx配置的点滴学习总结,主要目的在于分析Nginx与性能相关的一些参数设置,以便性能调优时选择最优配置   环境: $ cd /usr/local/nginx/sbin/ $ ./nginx -v nginx version: nginx/1.8.0   配置文件说明: # cat /usr/local/nginx/conf/nginx.conf # 使用的用户和组 #user  nobody; 说明: 语法:use

RabbitMQ集群部署完成,通过HAProxy反向代理来提供统一的对RabbitMQ的访问入口. 1.Haproxy提供高可用性.负载均衡,以及基于TCP和HTTP的应用程序代理.(负载均衡策略有很多:轮询.加权轮询.源地址哈希.最小连接数等等) 2.为什么使用集群?面对大量业务访问.高并发请求可以使用高性能的服务器来提升RabbitMQ服务的负载能力.当单机容量达到极限时,采取集群的策略来对负载能力做进一步的提升和提升系统稳定性,但是这里还存在一个负载不均衡的问题.如果一个集群中有3个节点,

今天做页面的时候用到了环状饼图,大家都知道echarts的API文档看起来实在费劲,折腾了半天才画出来我想要的饼图,把我用到的参数配置分享给大家,希望能帮到和我一样的对echarts不是那么熟悉的童鞋.直接上代码: var option = { series: [ { type:'pie', // 第一个参数是内圆半径,第二个参数是外圆半径,相对饼图的宿主div大小 radius: ['40%', '50%'], avoidLabelOverlap: false, // 禁用饼状图悬浮动画效果

Apache性能调优 by:授客 QQ:1033553122 环境: Apache 2.4 1.选择合适的MPM(Multi -Processing Modules, 多处理模块) Unix/Linux平台,有3中PMP:event,prefork及worker.在全部平台中,MPM 都可以构建为静态模块.在构建时选择一种 MPM,链接到服务器中.如果要改变 MPM,必须重新构建.要求更高伸缩性的站点可以选择使用线程的 MPM,即worker 或 event:要求可靠性或者与旧软件兼容的站点可以

1.hive 参数.变量 1.1hive的命名空间: hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头  

采用zip或tar.gz的二进制包方式安装的ES,需要配置一系列参数,其中重要参数配置如下: 一. ElasticSearch参数配置 1. data和logs路径配置 如果使用.zip或.tar.gz归档文件,则数据和日志目录是$ES_HOME的子文件夹.如果这些重要的文件夹保留在它们的默认位置,则在将Elasticsearch升级到新版本时,删除它们的风险很高,建议进行修改 path: logs: /var/log/elasticsearch data: /var/data/elastics

1.hdfs-site.xml 参数配置 – dfs.name.dir – NameNode 元数据存放位置 – 默认值:使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name – dfs.block.size – 对于新文件切分的大小,单位byte.默认是64M,建议是128M.每一个节点都要指定,包括客户端. – 默认值:67108864 – dfs.data.dir – DataNode在本地磁盘存放block的位置,可以是以逗号分隔的目录列表,DataNode循

过去的几天里,我把JVM内部的垃圾回收算法和垃圾回收器.还剩下最后一个G1回收器没有说,我们今天数一下G1回收器和常见的参数配置. G1回收器 G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器,以极高概率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.我们会想一下我们上次课说的parNew+CMS回收器已经很厉害了,但是我们的服务器是那种超大内存的服务器呢?比如内存是32G的,可能最后我们的堆内存需要分配到十多个G,我们用parNew

Hive安装部署与配置 1.1 Hive安装地址 1)Hive官网地址: http://hive.apache.org/ 2)文档查看地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted 3)下载地址: http://archive.apache.org/dist/hive/ 4)github地址: https://github.com/apache/hive 1.2 Hive安装部署 1)Hive安装及配置 (1

上一篇hive on tez 任务报错中提到了containter内存不足,现对yarn 内存分配管理进行介绍 一.相关配置情况 关于Yarn内存分配与管理,主要涉及到了ResourceManage.ApplicationMatser.NodeManager这几个概念,相关的优化也要紧紧围绕着这几方面来开展.这里还有一个Container的概念,现在可以先把它理解为运行map/reduce task的容器,后面有详细介绍. 1.1 RM的内存资源配置, 配置的是资源调度相关 RM1:yarn.s

一.JVM常见参数配置 堆内存相关参数 参数名称 含义 默认值   -Xms 初始堆大小 物理内存的1/64(<1GB) 默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制. -Xmx 最大堆大小 物理内存的1/4(<1GB) 默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn 年轻代大小(1.4or lator)   注意:此处的大小是(eden+ 2 s