(1)输入阶段合并 需要更改Hive的输入文件格式,即参数hive.input.format,默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat,我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。这样比起上面对mapper数的调整,会多出两个参数,分别是mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.r...
dual stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=2, rawDataSize=0] 17 OK 18 Time taken: 0.421 seconds 19 20 # 函数测试 21 hive (test_db)> select substr('zhangtest', 2, 3) from dual; # 测试 substr 22 OK 23 han 24 Time taken: 0.081 seconds, Fetched: 1 row(s) 25 hive (test...
用的比较多的size(),map_keys(),map_values() 可以返回对应的key value 和 size select size(likes) from psn; 1. 关系型数据库里不支持集合类型,但是hive支持,可以直接把值取出来。其实在实际工作中用的非常少,几乎不用。 Type Conversion Functions 类型转换函数 select cast("1" as int) from psn; 1....
hive.limit.row.max.size=100000 这个是控制最大的抽样数量【默认值是100000】 hive.limit.optimize.limit.file=10 这个是抽样的最大文件数量【默认值是10个】 缺点:可能输入中有用的数据永远都不会被抽样到。 注意:limit 在mysql中 可以有两个参数 limit [m,] n 在hive中,只能有一个参数 limit n; 查询前...
SET hive.merge.size.per.task=256000000; -- 设置小文件的平均大小阈值 SET hive.merge.smallfiles.avgsize=128000000; 由于一些小批量的写入、MapReduce作业切割、数据倾斜等原因,Hive中可能会产生大量小文件,通过以上参数可进行小文件合并以减少读取文件时的开销、降低NameNode压力,提升查询效率。
nohup /export/server/hive/bin/hive --service hiveserver2 2>&1 > /tmp/hive-hiveserver2.log & 如果遇到下面的问题 解决办法 hive/conf/hive-env.sh中加入 export HADOOP_CLIENT_OPTS=" -Xmx512m" export HADOOP_HEAPSIZE=1024 改完重启hiveserver2 如果配置SparkSQL数据源 需要提前启动hdfs,hive的...
--使用limit时限制数据,不会进行全盘扫描,而是根据限制的数据量进行抽样,带有reduce的limit会产生不同结果--设置参数优化(建议使用时手动开启)sethive.limit.optimize.enable=true;--默认falsesethive.limit.row.max.size=xxx;--最大抽样数量 默认10万sethive.limit.optimize.limit.file=xxx;--最大抽样文件数量 默...
1)使用hive命令进行合并,concatenate。alter table A conccatenate 2)调整参数减少map数,设置map输入合并小文件。 设置map输入合并小文件 -- 每个Map最大输入文件大小 set mapred.max.split.size = 10240000; -- 一个节点上的split的至少的大小 set mapred.min.split.size.per.node = 10240000; ...
{hive.session.id}_resources</value> </property> </configuration> #修改hive配置文件 #cd 到bin文件下 /usr/local/hive-3.1.2/bin #添加如下配置 export HADOOP_HEAPSIZE=${HADOOP_HEAPSIZE:-256} export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_261 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1 export HIVE_...
索引是标准的数据库技术，hive 0.7版本之后⽀持索引。hive索引采⽤的不是'one size fites all'的索引实现⽅式，⽽是提供插⼊式接⼝，并且提供⼀个具体的索引实现作为参考。hive索引具有以下特点：1.索引key冗余存储，提供基于key的数据视图 2.存储设计以优化查询&检索性能 3.对于某些查询减少IO，从...