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 ...
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: ...
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 SQL性能问题基本大部分都和join有关,对于和join无关的主要有group by相关倾斜和count distinct相关的优化。 一、group by 引起的倾斜 group by引起的倾斜,主要是分类的条目不均,比如部分商家订单很多,大部分商家订单少,group by按照商家分配Reduce Task,这样有的Reduce Task数据量大,大部分小,就形成数据倾斜。
Hive性能调优方案 1.1.调优概述 Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对 Hive的调优既包含Hive的建表设计方面,对HiveHQL语句本身的优化,也包含Hive配置参数和底 层弓|擎Map...
对sum,count来说,不存在数据倾斜问题,尽量采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。【大部分情况,GROUP BY替代COUNT(DISTINCT)可以达到优化效果】 特殊情况特殊处理: 在业务逻辑优化效果的不大情况下,有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去。
sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化,使数据倾斜不成问题。 count(distinct ),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct )效率更低,因为count(distinct)是按group by 字段分组,按distinct字段排序,一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子:比如男uv,女uv,像淘宝一天...
当数据量特别大,并且集群资源足够的时候,可以将默认值适当调小,让多个 reduce task 并行处理,但是要注意,如果 有数据倾斜,或者数据只会发送到两个 reduce 上面,开启再多的 reduce 也没有用,具体情况参考下面的 join 优化、group by 优化。reduce 个数也不是越多越好,如果一个 reduce 处理的数据量太小,那么开启...
这会导致负载不均衡,降低作业的总体性能。为了解决这个问题,Hive提供了一个环境变量hive.groupby.skewindata。当这个环境变量设置为true时,Hive会在查询计划中引入额外的MapReduce作业,以更均匀地分布倾斜数据的处理负载。具体来说,当hive.groupby.skewindata设置为true时,Hive会执行以下操作: 在GROUP BY操作之前,先对...