调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值;set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; (500M) select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 这次有20个reduce 3.调整reduce个数方法二 set mapred.reduce.tasks = 15; select pt,count(1)...
以下是Hive常用参数调优的12种方法: 调整执行引擎: Hive支持多种执行引擎,如MapReduce、Tez、Spark等。根据具体场景选择合适的执行引擎可以显著提升查询性能。 示例:在Hive中设置执行引擎为Tez: sql SET hive.execution.engine=tez; 优化MapReduce作业数量: 通过调整hive.map.aggr、hive.input.format等参数,可以...
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...
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...
-- 场景一:小表与大表JOINsethive.auto.convert.join=true;--判断为小表的输入文件大小阈值,默认是25Msethive.smalltable.filesize=25000000;-- 场景二:GROUP BY 操作-- 开启Map端聚合sethive.map.aggr=true;-- 在Map端进行聚合操作的条目数目sethive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;-- Map开始的时候先...
hive on mr参数调优,目录1.Fetch抓取2.本地模式3.表的优化3.1大小表join3.2大表Join大表3.3mapjoin3.4groupBy3.5count(distinct)3.6笛卡尔积3.7行列过滤3.8分区、分桶4.合理设置map和reduce数4.1输入数据量大增加map数4.2小文件合并4.3合理设置reduce数5.并行执行6.严格模
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
Hive的调优参数包括: 1. MapReduce参数:包括mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb、mapreduce.map.java.opts、mapreduce.reduce.java.opts等,这些参数可以通过增加map、reduce任务的内存,提高任务的执行效率。 2. Hive查询优化参数:包括hive.exec.parallel、hive.optimize.sampling.orderby、hive.optimi...
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参数与性能调优的一些方法及技巧。 1. 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。