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: set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜...
按照deptno进行分区! 如果不开启Group by优化,此时默认使用一个Job来进行运算!此时如果某个部门的员工数量特别多,那么这个部门所在的区,就会发生数据倾斜,造成此区所负责的reduceTask负载不均衡! 如何优化?开启负载均衡配置: hive.groupby.skewindata = true 1. 此时在Group by时,一个Job会变为两个Job!第一个Job负...
set hive.groupby.skewindata = true count(distinct)优化 Hive将会把Map阶段的输出全部分布到一个Reduce Task上,此时很容易引起性能问题 优化方法:先group by再count select count(*) from (select user from some_table group by user) temp; # todo: 是否也可以 select user, count(1) from some_table gro...
操作,并输出结果,这样处理的结果 是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中,从而达到负载均衡的目的; 第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中(这个过程 可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中),最后完成最终的聚合操作(虽然 能解决数据倾斜...
hivesql union all优化 hive group by优化 目录 减少处理的数据量 合理的设置map、reduce数量 小文件合并 Shuller过程优化 join优化 数据倾斜优化 减少处理的数据量 分区裁剪 为了尽早的过滤掉数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区 查询涉及分区表时,在where子句或on子句中限制分区范围...
优化器引擎 GROUP BY操作 Limit 限制调整 JVM优化 其他参数调优 减少job数 专栏:深入大数据 杨京京:深入大数据 Hive优化 Hive的底层是MapReduce,当数据量太大时,往往可以通过并行来提高效率,比如通过Partition实现运行多个Reduce,可是如果处理不当则容易引发数据倾斜,从而导致效率降低,这就涉及Hive的优化。 Hive表设计优化...
Hive中的GROUP BY查询可以通过以下方法进行优化:1. 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...
Hive Group By语句优化 (图片来源网络,侵删) 1、列裁剪和分区裁剪:通过配置hive.optimize.cp和hive.optimize.pruner来启用列裁剪和分区裁剪,减少不必要的数据处理。 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。
Hive优化(提高hive运行速度) 一、Hive使用本地模式执行操作(Hive使用资源大于20M的时候还是会采用集群yarn的方式运行) 将hive的job交给yarn执行太慢,hive支持本地模式 设置本地模式之前的,耗时 9.068 设置本地模式之后的,耗时 0.29 具体设置方法 1.1、设置临时的...