参数优化包括本地模式 、严格模式 、JVM重用 、并行执行、推测执行 、合并小文件 、Fetch模式等。 1. 本地模式 当Hive处理的数据量较小时,启动分布式去处理数据会有点浪费,因为可能启动的时间比数据处理的时间还要长。Hive支持将作业动态地转为本地模式,其具体配置如下: SET hive.exec.mode.local.auto=true; --...
hive 同步策略 hive 并行执行,并行执行,严格模式,Fetch抓取,本地模式一、查看执行计划(Explain)二、并行执行三、严格模式四、Fetch抓取五、本地模式一、查看执行计划(Explain)1)基本语法EXPLAIN[EXTENDED|DEPENDENCY|AUTHORIZATION]query(1)查看下面这条语句的执
三、本地模式 四、并行模式 五、严格模式 1、禁止全表扫描(必须要加表分区) 2、使用order by 必须使用limit 3、限制笛卡尔积查询 六、调整mapper和reducer的个数 七、单个MapReduce多个Group by 这里整理一下暂时自己可以理解得了的,面试常考的一些优化方法,更深层的希望自己以后可以再补充吧 一、join的优化方法...
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度,默认为8。 会比较耗系统资源。 5.strict模式 对分区表进行查询,在where子句中没有加分区过滤的话,将禁止提交任务(默认:nonstrict) set hive.mapred.mode=strict; 注:使用严格模式可以禁止3种类型的查询:(1)对于分区表,不加分区字段过滤...
二、本地模式 三、表的优化 1.小表大表Join(MapJOIN) 2.大表Join大表 3.Group By 4.Count(Distinct) 去重统计 5.笛卡尔积 四、合理设置 Map 及 Reduce 数 1.复杂文件增加 Map 数 2.小文件进行合并 3.合理设置Reduce数 五、并发执行 六、严格模式 ...
当然,得是在系统资源比较空闲的时候才有优势,否则,没资源,并行也起不来。 11、开启严格模式 Hive提供了一个严格模式,可以防止用户执行那些可能意向不到的不好的影响的查询。通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格模式nonstrict 。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict,开启严格模式...
实际测试中，使用本地模式之后，对于小表的计算查询能从34秒减少到2秒。二、并行模式Hive的Parallel特性使得某些任务中的stage子任务以并行执行模式同时执行，相对于一直串行执行stage任务来说有效地提升资源利用率。Parallel特性主要针对如下几种情况：多个数据表关联插入多个目标表UNION ALL参数设置：实际测试中，选用TDC-...
1、使用本地模式:当Hive处理小数据量时,启动分布式查询会浪费时间,Hive支持将作业转为本地模式,需要开启一下配置 SET hive.exec.mode.local.auto=true 2、严格模式:主要包含三种类型的SQL,一旦执行将报错,分别是查询分区表时不限定分区列的语句;两表JOIN产生笛卡尔积的语句;使用order by排序时没有limit语句 ...
set hive.exec.parallel.thread.number = 16 //同一个sql允许最大并行度，默认为8 五、严格模式 Hi...