优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置: ...
所以一般使用count+gruopby的方式来进行代替 六、避免笛卡尔积(漏斗模型除外) join的时候不加on条件,或者无效的on条件,Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积。 (distinct) 和笛卡尔积 都会产生一个 reducer进行数据处理 所以说用count+gruopby来代替distinct,除了漏斗模型之外,其余场景避免使用笛卡尔积 七、行列过滤 ...
2、谓词下推:类似于MySQL的优化,Hive中的谓词下推允许过滤条件在扫描数据时提前应用,减少数据传输量和提高查询效率。 3、Map端数据聚合:开启Map端聚合(通过set hive.map.aggr=true)可以在Map阶段就进行部分聚合操作,减少数据在Reduce阶段的处理压力,特别是对于group by操作非常有用。 4、合理使用SORT BY与GROUP BY...
hive中distinct和group by优化 1、避免使用count distinct ,容易引起性能问题 select distinct(user_id) from a ; 由于必须去重,因此Hive会把map阶段的输出全部分布到一个reduce task中,容易引起性能问题,可以通过先group by ,再count得方式进行优化 优化后:select count(*) from( select user_id from a group b...
Hive中的GROUP BY查询可以通过以下方法进行优化: 分桶(Bucketing):通过在创建表时对数据进行分桶,可以将数据划分到不同的桶中,从而减少查询时需要处理的数据量。这可以提高查询性能,因为Hive在执行GROUP BY操作时会首先对桶进行排序和聚合,而不是对整个数据集进行操作。 CREATE TABLE example_bucketed ( column1 ...
R:由于必须去重,因此hive会将Map阶段的输出全部分布到一个Reduce Task上,因此很容引起性能问题 S: select count(*) from ( select user from some_table group by user ) tmp 利用gourp by 去重,再统计group by 的行数目 大表join小表优化 join相关的优化主要分为mapjoin 可以解决的优化(即大表join小表)和...
在工作中使用hive比较多,也写了很多HiveQL。这里从三个方面对 Hive 常用的一些性能优化进行了总结。 image 表设计层面优化 利用分区表优化 分区表 是在某一个或者几个维度上对数据进行分类存储,一个分区对应一个目录。如果筛选条件里有分区字段,那么 Hive 只需要遍历对应分区目录下的文件即可,不需要遍历全局数据,使...
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(针对inner join) 1、多表链接时,每个on子句中都使用相同的链接键的话,只会产生一个MapReduce job select a.id,b.name,c.address from a inner join b on a...
通过参数说明发现当把hive.fetch.task.conversion设置成none时,所有的程序都走mapreduce程序会耗费一定的时间。但就算设置成more,也只有部分sql语句会不走MapReduce程序,那有没有什么办法可以优化这个问题呢?这就不得不提本地模式了。 >> group by 1)map端预聚合 ...