数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义是让优化器交换原哈希连接的驱动表和被驱动表的顺序,即在依然走哈希连接的情况下让原哈希连接的驱动表变被驱动表,让原哈希连接的被驱动表变为驱动表. 注意,在swap_join_inputs hint中指定的目标表应该是原哈希连接中的被驱动表,否则oracle会忽略该hint. /*+ swap_join

大表x小表 这里可以利用mapjoin,SparkSQL中也有mapjoin或者使用广播变量能达到同样效果,此处描述HQL // 开启mapjoin并设定map表大小 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true; set hive.auto.convert.; // 大表 join 小表 select * from big_table join small_table on big_table.id=small_table.id原理:将

在阐述Hive Join具体的优化方法之前,首先看一下Hive Join的几个重要特点,在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化: 1. 只支持等值连接 2. 底层会将写的HQL语句转换为MapReduce,并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3. 当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议: 1. 合理的设置map和reduce数量 jvm重用.可在hadoop的mapred-site.xml中

common join : 即reducer join,瓶颈在shuffle阶段,会产生较大的网络io: map join:即把小表放前面,扫描后放入每个节点的内存,在map阶段进行匹配: 开启map join: set hive.auto.convert.join = true; hive.mapjoin.smalltable.filesize 默认值是25mb 执行时任务信息: 当两个表都很大时,采用cluster sort join: 懒的敲了: 实现: 优点: 采用hint实现: exp

“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

一.前述 本节主要描述Hive的优化使用,Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式:本地模式集群模式 本地模式开启本地模式:set hive.exec.mode.local.auto=true;注意:hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M表示加载文件的最大值,若大于该配置仍会以集群方式来运行! 对于小表可以直接从从hdfs直接拿到本地计算 2.并行计算通过设置以

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

呼叫结果(call_result)与销售历史(sale_history)的join优化: CALL_RESULT: 32亿条/444G SALE_HISTORY:17亿条/439G 原逻辑 Map: 3255 Reduce: 950 Cumulative CPU: 238867.84 sec HDFS Read: 587550313339 HDFS Write: 725372805057 SUCCESS 28.1MIN 开启中间结果压缩 set hive.exec.compress.interm

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

一个简单的两表关联,SQL跑了差不多一天一夜,这两个表都非常巨大,每个表都有几十个G,数据量每个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 先创建2个测试表 t1,t2 数据来自dba_objects create table t1 as select * from dba_objects; create table t2

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

一.严格模式 通过设置以下参数开启严格模式: >set hive.mapred.mode=strict;[默认为nonstrict非严格模式] 查询限制: 1.对于分区表,必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤. 2.order by语句必须包含limit输出限制. 3.限制执行笛卡尔积的查询. 二.Hive排序 1.order by:对于查询结果做全排序只允许有一个reduce处理,当数据量较大时,应慎用.严格模式下必须结合limit来使用. 2.sort by:对于单个reduc

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

如何对Mysql中的大型表进行优化 @(mysql 笔记) 收集信息 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相

殊不知,在N年前被奉为"圣经"的数据库设计3范式早就已经不完全适用了.这里我整理了一些比较常见的数据库表结构设计方面的优化技巧,希望对大家有用. 由于MySQL数据库是基于行(Row)存储的数据库,而数据库操作 IO 的时候是以 page(block)的方式,也就是说,如果我们每条记录所占用的空间量减小,就会使每个page中可存放的数据行数增大,那么每次 IO 可访问的行数也就增多了.反过来说,处理相同行数的数据,需要访问的 page 就会减少,也就是 IO 操作次数降低,直接提升性能

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