当一个job满足如下条件才能真正使用本地模式: - 1.job的输入数据大小必须小于参数:hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB) - 2.job的map数必须小于参数:hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4) - 3.job的reduce数必须为0或者1 可用参数hive.mapred.local.mem(默认0)控制child jvm使用的...
Hive的底层执行引擎是TEZ时,这样设置,否则用上面的参数。sethive.merge.tezfiles=true;-- 在一个map/reduce作业结束后合并小文件sethive.merge.mapredfiles=true;-- 作业结束时合并文件的大小,默认256MBsethive.merge.size.per.task=256000000;-- 触发小文件合并任务的阈值,若某计算任务输出的文件平均大小低于该值...
Parquet是一种列式数据存储格式,可以兼容多种计算引擎,如MapRedcue和Spark等,对多层嵌套的数据结构提供了良好的性能支持,是目前Hive生产环境中数据存储的主流选择之一。 ORC优化是对RCFile的一种优化,它提供了一种高效的方式来存储Hive数据,同时也能够提高Hive的读取、写入和处理数据的性能,能够兼容多种计算引擎。事实...
在进行参数调优之前,首先需要识别当前 Hive 集群的性能瓶颈。这可以通过监控工具(如 Apache Ambari、Cloudera Manager)或查询执行计划(EXPLAIN)来实现。常见的性能瓶颈包括: 资源争用(如 CPU、内存、磁盘 I/O) 慢查询(如复杂的 JOIN 操作、大数据集扫描) 数据倾斜(如某些任务比其他任务运行得更慢) 3. 研究Hive的...
参数hive.multigroupby.singlemr控制师徒将查询中的多个group by组装到单个mapreduce任务中。如果启用这个优化,那么需要一组常用的group by键: 7、聚合优化: 启用参数:hive.map.aggr=true 8、参数hive.fetch.task.conversion的调优: 默认值:hive.fetch.task.conversion=minimal ...
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; ...
Hive参数设置及优化 1.动静态分区属性设置 2.Set hive.map.aggr=true通过设置属性hive.map.aggr值为true来提高聚合的性能,这个设置会触发在map阶段进行的‘顶级’聚合过程。(非顶级的聚合过程会在执行一个GROUP BY后进行。)不过,这个设置需要更多的内存
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参数与性能调优的一些方法及技巧。 一、Limit 限制调整 一般情况下,limit语句还是需要执行整个查询语句,然后再返回部分结果。
工作中常用的 hive 参数调优,整理如下。 原则: • 最少数据 • 最少字段 • 最少Job数 • 最少读取次数 • 避免数据倾斜 • 整体最优而不是局部最优 • JVM 内存 文件大小合理切分 这里需要结合集群的资源来合理的设置切片大小。 # 文件分割大小 ...
8.hive参数的调优 1.fetch抓取 2.本地模式开启 3.表的优化 1)小表join大表 对于我们来说,尽量把小表放前面;再进一步,可以使用group by将比较小的表放在map端进行数据加载和处理。 select count(distinct s_id) from score; ...