原网址:https://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50697519 hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接, 例如在进行两个table的join的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的. 下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式. 第一:在map端产生join         mapJoin的主要意思就是,当链

本文记录的是,在数据处理过程中,遇到了一个sql执行很慢,对一些大型的hive表还会出现OOM,一步一步通过参数的设置和sql优化,将其调优的过程. 先上sql ) t where t.num =1) t2 on t1.id = t2.id where t2.id = NULL; 可以看到这个sql由1个join,一个去重语句,组成,这两种操作都是很耗费资源的. 1.对链接操作,小表放在链接左边. 这是一个老生常谈的事情了,在这里不做细致介绍.基本来说,小表会减少mapreduce过程中的shu

一.Fetch抓取 1.理论分析 Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.limit查找等

调优 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1)修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: 所有的默认配置都在${HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个hive-site.xml文件,放在${HIVE_HOME}/conf目录下.里面可以对一些配置进行个性化设定.这里做的配置都全局用户都生效,而且是永久的. (2)命令行参数: 在启动Hive cli的时候进行配置,可以在命

9.企业级调优 9.1 Fetch 抓取 Fetch 抓取:Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算: hive.fetch.task.conversion:more 9.2 本地模式 大多数的 Hadoop Job 是需要 Hadoop 提供完整的可扩展性来处理大数据集的.不过,有时 Hive 的输入数据量是非常小的.在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多.对于大多数这种情况,Hive 可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务

根据.方案最右侧一栏是一个8G VM的分配方案,方案预留1-2G的内存给操作系统,分配4G给Yarn/MapReduce,当然也包括了HIVE,剩余的2-3G是在需要使用HBase时预留给HBase的. 内存调优 一.AM.Container大小设置1.tez.am.resource.memory.mb #设置 tez AM容器内存 配置文件:tez-site.xml 建议:不小于或者等于yarn.scheduler.minimum-allocation-mb值. .hive.tez.conta

调优 1 Fetch抓取(Hive可以避免进行MapReduce) Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.l

1.关于hive的优化 ->大表拆分小表 ->过滤字段 ->按字段分类存放 ->外部表与分区表 ->外部表:删除时只删除元数据信息,不删除数据文件 多人使用多个外部表操作同一份数据文件 ->分区表:hive中的数据库,表,分区来说都是文件夹 提高了检索效率 ->手动创建 ->动态分区 ->外部表+分区表 ->数据的存储 ->存储格式:列式存储 ->压缩 2.SQL的优化 ->后join先filter 3.mapreduce的优化

1.关于hive的优化 ->大表拆分小表 ->过滤字段 ->按字段分类存放 ->外部表与分区表 ->外部表:删除时只删除元数据信息,不删除数据文件 多人使用多个外部表操作同一份数据文件 ->分区表:hive中的数据库,表,分区来说都是文件夹 提高了检索效率 ->手动创建 ->动态分区 ->外部表+分区表 ->数据的存储 ->存储格式:列式存储 ->压缩 2.SQL的优化 ->后 join 先 filter 3.mapreduce

(官方文档翻译整理及总结) 一.优化数据仓库 ① Hive LLAP  是一项接近实时结果查询的技术,可用于BI工具以及网络看板的应用,能够将数据仓库的查询时间缩短到15秒之内,这样的查询称之为Interactive Query. Ambari安装好之后,还需要额外的两个步骤来开启Hive LLAP: 1.在yarn中开启Hive LLAP的优先使用权   2.打开hive中的Interactive Query开发并配置相关参数 ② HiveServer2 高效的连接管理,类似于mysql连接池

Hive在分布式运行的时候最害怕的是数据倾斜,这是由于分布式系统的特性决定的,因为分布式系统之所以很快是由于作业平均分配给了不同的节点,不同节点同心协力,从而达到更快处理完作业的目的. Hive中数据倾斜的原因: 数据在分布式节点上分部不均衡 join时某些key可能特别大(常见null值) group by 时某个值可能特别多 count(distinct key...)时有可能会出现数据倾斜,因为其内部处理会进行group by 操作 join join时key最好是分散的,如果一个key的

1.简单的查询,就是只是select,不带count,sum,group by这样的,都不走map/reduce,直接读取hdfs文件进行filter过滤,即尽量让fetch task(当开启一个Fetch Task功能,就执行一个简单的查询语句不会生成MapRreduce作业,而是直接使用FetchTask,从hdfs文件系统中进行查询输出数据,从而提高效率)任务不走MapReduce. 2.遵循hive的严格模式,禁止以下3种情况的查询模式 (1)当表为分区表时,where子句后无分区字段和

避免执行MR select * or select field1,field2 limit 10 where语句中只有分区字段或该表的本地字段 使用本地set hive.exec.mode.local.auto=true; EXPLAIN的使用 hive对sql的查询计划信息解析 EXPLAIN SELECT COUNT(1) FROM T_TABLE; EXPLAIN EXTENDED SELECT COUNT(1) FROM T_TABLE;(更为详细) 本地MR(提高本地资源利用率,一般在

合理使用文件存储格式 建表时,尽量使用 orc.parquet 这些列式存储格式,因为列式存储的表,每一列的数据在物理上是存储在一起的,Hive查询时会只遍历需要列数据,大大减少处理的数据量. 采用合适的文件压缩 Hive最终是转为 MapReduce 程序来执行的,而 MapReduce 的性能瓶颈在于网络 IO 和 磁盘 IO,要解决性能瓶颈,最主要的是减少数据量,对数据进行压缩是个好的方式.压缩虽然是减少了数据量,但是压缩过程要消耗CPU的,但是在Hadoop中, 往往性能瓶颈不在于CPU

表分为内部表.外部表.分区表,桶表.内部表.外部表.分区表对应的是目录,桶表对应目录下的文件.

数据的倾斜: 主要就是合理的控制我们的map个数以及reduce个数 第一个问题:maptask的个数怎么定的???与我们文件的block块相关,默认一个block块就是对应一个maptask 第二个问题:reduceTask的个数怎么定的???是我们自己手动设置的,爱设几个设几个,没人管你 第三个问题:是不是maptask的个数越多越好:不一定:有时候有些小文件,都要启动一个maptask,分配资源的时间超过了数据处理的时间 减少mapTask的个数:设置map端的小文件合并:使用combin

hive的调优:第一个调优:fetch抓取,能够避免使用mr的,就尽量不要用mr,因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找,字段查找,limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal none 如果配置成none,所有的都要走mr程序 hive的本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true 开启本地模式,解决多个小文件输入的时候,分配资源时间超过数据的计算时间 set

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. Hive性能调优的方式 为什么都说性能优化这项工作是比较难的,因为一项技术的优化,必然是一项综合性的工作,它是多门技术的结合.我们如果只局限于一种技术,那么肯定做不好优化的. 下面将从多个完全不同的角度

目录 综述 1.严格模式 1.1 参数设置 1.2 查看参数 1.3 严格模式限制内容及对应参数设置 2.实际操作 2.1 分区表查询时必须指定分区 2.2 order by必须指定limit 2.3 限制笛卡尔积 3.搭配使用 3.1 参数 3.2 搭配使用案例 综述 在同样的集群运行环境中,hive调优有两种方式,即参数调优和sql调优. 本篇讲涉及到的Hive严格模式. 前两天在优化一个前人遗留下的sql,发现关于严格模式参数是这样使用的,严重错误. set hive.strict.che

Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在设计和开发阶段需要注意效率.影响Hive效率的不仅仅是数据量过大:数据倾斜.数据冗余.job或I/O过多.MapReduce分配不合理等因素都对Hive的效率有影响.对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调 整. 从以下三个方面展开: 架构优化 参数优化 SQL优化 1.架构方面 执行引擎方面针对公司内平台的资源,选择更合适的更快的引擎,比如MR.TEZ.Spark等, 如果选择是TEZ引擎,可以在优化器时

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