EXPLAINSELECT*FROMusersWHEREuser_nameNOTLIKE'%a%'; 1. 5. 测试和验证 在完成优化后,请牢记要进行测试以验证优化效果。可以使用以下代码记录查询的执行时间并比较优化前后的性能: -- 记录 NOT LIKE 查询的执行时间SEThive.exec.parallel=true;SEThive.exec.parallel.thread.number=4;-- 对比查询时间SELECTCOUNT(...
group by的优化,都是从map阶段入手的,减少map阶段数据的输出,reduce阶段处理的数据量变少,从而有效避免数据倾斜 六、presto内存优化 1.presto常规优化手段 采用orc存储格式 Presto对ORC文件读取做了特定优化,因此在hive中创建Presto使用的表时,建议采用ORC格式存储。相对于Parquet,Presto对ORC支持更好 建议对数据进行压缩...
hive> select1 from lxw_dual where 1 is not null; 1 4、LIKE比较: LIKE 语法: A LIKE B 操作类型: strings 描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL,则返回NULL;如果字符串A符合表达式B 的正则语法,则为TRUE;否则为FALSE。B中字符”_”表示任意单个字符,而字符”%”表示任意数量的字符。 举例: hive> ...
方案1 中,log 表读了两次,jobs 肯定是 2,而方案 2 是 1。 这个优化适合无效 id(比如-99,’’,null)产生的数据倾斜,把空值的 key 变成一个字符串加上一个随机数,就能把造成数据倾斜的数据分到不同的 reduce 上解决数据倾斜的问题 改变之处: 使本身为 null 的所有记录不会拥挤在同一个 reduceTask 了,...
另外，hive提供了location的指定功能，也表明，hive自身并不像数据库那样的严格，是一种非常自由的数据...
(N是重复的次数),比如:有两条并列第一,下一个是第三,没有第二 dense_rank:上下两条记录的col2相等时,下一个col2值的行号递增1,比如:有两条并列第一,下一个是第二 Hive优化 1.fetch task任务不走MapReduce,可以在hive配置文件中设置最大化和最小化fetch task任务;通常在使用hiveserver2时调整为more; ...
在上面的句子跑的时候,明显感觉可以优化,看stage1和stage9。两个HDFS读入字节数量一模一样,就可看出底表读了两遍(详细看执行计h划的方法后面会讲到):max min都读了student表,union all把这两个的stage 隔绝开了。实际生产中这个是不容忽视的,因为数据量会比这个多很多,读两次底表,集群会及逆行大量的io。
优化案例1 优化前: --优化前副表的过滤条件写在where后面,会导致先全表关联再过滤分区。 select a.* from test1 a left join test2 b on a.uid = b.uid where a.ds='2020-08-10' and b.ds='2020-08-10' 优化后: select a.* from test1 a left join test2 b on (b.uid is not null and...
1) CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常 2) EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION) 3) LIKE 允许用户复制现有的表结构,但是不复制数据 ...
CREATE TABLE IF NOT EXISTS 如果该表不存在,则创建它。 由于未使用 EXTERNAL 关键字,因此此语句会创建内部表。 该表存储在 Hive 数据仓库中,并完全由 Hive 管理。 STORED AS ORC 以优化的行纵栏式 (ORC) 格式存储数据。 ORC 是高度优化且有效的 Hive 数据存储格式。 INSERT OVERWRITE ...SELECT 从包...