Hive分区是在创建表的时候用Partitioned by 关键字定义的,但要注意,Partitioned by子句中定义的列是表中正式的列, 但是Hive下的数据文件中并不包含这些列,因为它们是目录名,真正的数据在分区目录下。 静态分区和 动态分区的区别 创建表的语法都一样 静态分区:加载数据的时候要指定分区的值(key=value),比较麻烦的...
set hive.exec.dynamic.partition=true;--设置动态分区 set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;--设置动态分区每个节点最多可划分为多少个分区 set hive.exec.max.dynamic.partitions=2000;--设置动态分区时的分区最大数量 set mapred.reduce.tasks = 20;--设置reduce的任务数量,可用于优化插入分区表...
1.使用Sequencefile作为表存储格式,不要用textfile,在一定程度上可以减少小文件。 2.减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)。 3.少用动态分区,用时记得按distribute by分区。 四、对于已有的小文件,我们可以通过以下几种方案解决: 1.使用hadoop archive命令把小文件进行归档。 2.重建表,建表时减少reduce数量。 3...
Hive分区是在创建表的时候用Partitioned by 关键字定义的,但要注意,Partitioned by子句中定义的列是表中正式的列, 但是Hive下的数据文件中并不包含这些列,因为它们是目录名,真正的数据在分区目录下。 静态分区和 动态分区的区别 创建表的语法都一样 静态分区:加载数据的时候要指定分区的值(key=value),比较麻烦的...
启动Hive驱动模块中的物理优化器,对生成的MR任务进行优化,生成最终的MR任务执行计划; 最后,有Hive驱动模块中的执行器,对最终的MR任务执行输出。 Hive驱动模块中的执行器执行最终的MR任务时,Hive本身不会生成MR算法程序。它通过一个表示“Job执行计划”的XML文件,来驱动内置的、原生的Mapper和Reducer模块。Hive通过和Jo...
1. Hive配置层面优化 1. 列剪裁 2. 分区剪裁 3. 谓词下推 将SQL 语句中的 where 谓词逻辑都尽可能提前执行,减少下游处理的数据量。对应逻辑优化器是PredicatePushDown。 4. 小文件 小文件过多优化 5. JVM重用 6.严格模式 7.并行执行优化 Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce...
解决小文件过多问题 distinct 和 group by 参数调优 解决数据倾斜问题 二、hive优化 1. 列裁剪和分区...
动态分区插入数据,产生大量的小文件,从而导致map数量剧增 reduce数量越多,小文件也越多,reduce的个数和输出文件个数一致 数据源本身就是大量的小文件 小文件问题的影响 从Mapreduce的角度看,一个文件会启动一个map,所以小文件越多,map也越多,一个map启动一个jvm去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量...
文件超大 Cluster By 当distribute by 和 sorts by字段相同时,可以使用 cluster by 方式代替。cluster by除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。但是排序只能是升序排序,不能像distribute by 一样去指定排序的规则为ASC或者DESC。 6、动态分区和静态分区的区别 + 使用场景 ...
优化器 Query Optimizer:对逻辑执行计划进行优化。 执行器 Execution:把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说就是MR/Spark。 HQL执行流程 不要把 Hive 想的多么神秘,你可以用简单的load方式将数据加载到创建的表里,也可以直接用hadoop指令将数据放入到指定目录,这两种方式都可以直接让你通过SQL查询到数...