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...
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...
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...
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; ...
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 ...
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
hive调优参数 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.order...
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