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...
第二种方式(distinct)比第一种方式(group by)代码简洁,表达的意思简单明了,如果没有特殊的问题,代码简洁就是优! 这个例子告诉我们,有时候我们不要过度优化,调优讲究适时调优,过早进行调优有可能做的是无用功甚至产生负效应,在调优上投入的工作成本和回报不成正比。调优需要遵循一定的原则。 2. 数据格式优化 Hive...
JVM重用是Hadoop中调优参数的内容,该方式对Hive的性能也有很大的帮助,特别对于很难避免小文件的场景或者Task特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短 Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的,会造成JVM的启动过程比较大的开销,尤其是在执行Job包含有成百上千个task任务的情况。 JVM重用可以使...
一、Hive建表调优 二、Hive查询优化 三、Hive数据倾斜优化 四、作业优化(一般不使用) 一、Hive建表调优 1、分区:大部分按照日期分区:变化快的按照每天的数据放在一个分区里,变化慢的按照每月 分桶:看数据分布地均不均匀,如果不均匀按照分桶表给它划分一下 补充:分区、分桶一般用于设计、架构的时候用到(现阶段...
Hive参数调优 1、Map Join:即hive会自动获取两张表的数据,判定哪个是小表,然后放在内存中 sethive.auto.convert.join=true;sethive.smalltable.filesize=25000000;-- 控制小表的大小,默认是25M 2、SMB(Sort-Merge-Buket) Join:开启分桶连接 sethive.auto.convert.sortmerge.join=true;sethive.optimize.bucketmap...
第一种情况导致的 Map 端长尾，可通过对上游合并小文件，同时调节本节点的小文件的参数来进行优化，即通过设置“ set odps.sql. mapper.merge.limit.size 64 ”和“ set odps .s ql.mapper.s plit.size=256个参数来调节，其中第一个参数用于调节 Map 任务的 Map Instance个数：第二个参数用于调节单个 Map ...
HiveSQL调优 hive调优与参数设置 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...
Hadoop参数调优 - Hive查询sql性能调优。 Hive总体调优: join连接时的优化 - 当多个表进行查询时,从左到右表的大小顺序应该是从小到大(hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来,直到扫描最后的表进行计算)。 - 当可以使用left semi join 语法时不要使用inner join,前者效率更高(对于左表中指定的一条记录,...
设置参数:set hive.strict.checks.orderby.no.limit=true; --开启限制(默认为False)。 第六板斧:代码性能分析 在运行SQL代码时,有时希望拆解下代码运行的顺序及性能,这时可以在代码前加上Explain进行分析,格式如下: 查询语句执行情况:explain select * from tmp; ...
Hive可以通过一些参数设置防止一些危险的操作。1、将hive.strict.checks.no.partition.filter设置为true时...