SQL任务运行时间在20分钟以上,建议使用Distributed MapJoin进行优化。 由于在执行任务时,需要占用较多的资源,请避免在较小的Quota组运行。 使用方式: 在select语句中使用Hint提示 /*+distmapjoin((shard_count=<n>,replica_count=<m>))*/ 并发数=shard_count * replica_count 参数说明: table_name:目标表名。 ...
第一个 MR Job 中,Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中,每个 Reduce 做部分聚合操作,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...
13、严格模式 不能执行笛卡尔积orderby需要带 limit 分区表要带上分区字段 14、并行执行 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。select*froma unionselect*fromb 15、jvm重用 container执行完mapTask或者reduceTask后,不释放资...
hive调优是比较大的专题,需要结合实际的业务,数据的类型,分布,质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化,hive底层是mapreduce,所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑,数据的压缩与存储,sql的优化,hive参数的优化,解决数据的倾斜等。 我们知道大数据场景下不害怕数据量大,害怕的是...
1)hive.enforce.sorting 设置为true。 2)手动生成符合条件的数据,通过在sql中用distributed c1 sort by c1 或者 cluster by c1 表创建时必须是CLUSTERED且SORTED,如下 create table test_smb_2(mid string,age_id string) CLUSTERED BY(mid) SORTED BY(mid) INTO 500 BUCKETS;...
Hive是一个数据仓库工具,将HDFS上的结构化文件映射成表(存储),并提供类SQL查询功能(分析)。 二、How does it work? 1、存储:在HDFS上,用meta data存储文件路径与表名的映射。会有分区的概念,分区就是创建子目录,使得查询更快。 2、分析:将SQL语言常用操作写成MR模板,对SQL解析、编译、优化、执行。
sort by 保证每个reduce数据有序 distributed by 保证分区有序 clustered by 等同于sort by + distributed by,但是不能指定排序策略 注意: 推荐使用sort by + distributed by结合使用 9、map和reduce个数的设置 map task的个数是由切片决定的 reduce是设置的 ...
3. distributed by DISTRIBUTE BY 控制map 中的输出在 reducer 中是如何进行划分的。使用DISTRIBUTE BY 可以保证相同KEY的记录被划分到一个Reduce 中。 类似MR中partition,进行分区,结合sort by使用每个reduce内部进行排序,不是全局排序, distribute by 一定是放在sort by 前面, 且必须要指定map...
它采用分布式存储技术HDFS(Hadoop Distributed File System)来存储数据,并提供了MapReduce编程模型和YARN资源管理器,方便开发者进行分布式计算。 Hive是Apache Hadoop项目的一个子项目,它提供了一个基于SQL语法的查询接口,将SQL语句转换为MapReduce任务,并在Hadoop集群上执行。Hive具有学习曲线平缓、易于理解、扩展性高等...
1)通过MapReduce Local Task,将小表读入内存,生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中,这里会对HashTableFiles进行压缩。 ( 2)MapReduce Job在Map阶段,每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中,顺序扫描大表,在Map阶段直接进行Join,将数据传递给下一个MapReduce任务。 也就是在map端进行join避免了...