Hive中有谓词下推优化的配置项hive.optimize.ppd,默认值true,与它对应的逻辑优化器是PredicatePushDown。该优化器就是将OperatorTree中的FilterOperator向上提,见下图。 图来自https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html 上面的链接中是一篇讲解HiveQL解析与执行过程的好文章,前文提到的优化...
sethive.exec.parallel=true;//打开任务并行执行sethive.exec.parallel.thread.number=16;//同一个sql允许最大并行度,默认为8。 当然得是在系统资源比较空闲的时候才有优势,否则没资源,并行也起不来。 7. JVM优化 JVM重用是Hadoop调优参数的内容,其对Hive的性能具有非常大的影响,特别是对于很难避免小文件的场景...
3)不同指标的 count distinct 放到多段 SQL 中执行,执行后再 UNION 或 JOIN 合并 多个Distinct 同时出现在 SQL 代码中时(如对 uid、order_id、shop_id等均需去重技术时),数据会被分发多次,导致节点效率低。 五、以上优化执行后仍不能解决的 SQL 优化 如果通过缩小数据量和上述 3种数据倾斜优化仍不能达到足...
依旧是按照Bucket Map Join优化方式先创建分桶表、导入数据,然后配置如下参数开启优化: set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;:开启 Sort Merge Bucket Map Join 优化; set hive.auto.convert.sortmerge.join = true;:开启自动转换 Sort Merge Bucket Map Join 优化; 最后重写 SQL: select*fromord...
在Hive SQL中,可以通过创建索引来加速查询操作。通过在关键字段上创建索引,可以减少数据扫描和过滤的时间,提高查询性能。 优化案例 优化前: SELECT * FROM table WHERE region = 'A' AND status = 'ACTIVE'; 优化后: CREATE INDEX idx_region_status ON table (region, status); ...
SQL优化 大数据hive hivesql优化的几种方法 一、列裁剪与分区裁剪 1.列裁剪(只查询需要的字段,千万不要直接写 select * from) 列裁剪就是在查询时只读取需要的列。当列很多或者数据量很大时,如果select所有的列或者不指定分区,导致的全列扫描和全表扫描效率都很低。
HIVE-SQL优化 hive的优化主要分为:配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。 其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。 优化的核心思想是: 减少数据量(例如分区、列剪裁); 避免数据倾斜(例如加参数、Key打散); 避免全表扫描(例如on添加加上分区等); 减少
ORC优化是对RCFile的一种优化,它提供了一种高效的方式来存储Hive数据,同时也能够提高Hive的读取、写入和处理数据的性能,能够兼容多种计算引擎。事实上,在实际的生产环境中,ORC已经成为了Hive在数据存储上的主流选择之一。 我们使用同样数据及SQL语句,只是数据存储格式不同,得到如下...
所以,「上面第一种SQL的写法有点过度优化」。让我们继续看一下他们的执行流程图: 第一种SQL执行流程图如下: 第二种SQL的执行流程图如下: 所以这2个SQL执行流程的对比图如下: 这两个SQL执行出来的时间差主要集中在数据传输和中间任务的创建下,就是上图的虚线框部分,因此通过distinct关键字比子查询的方式效率更高...