综上所述,通过配置Hive参数并结合使用并行执行功能、并行连接功能和并行查询功能,可以实现在Hive中多个SQL并行运行,提高查询效率和性能。同时,通过序列图展示了多个SQL并行执行的流程,使整个过程更加清晰和易于理解。
hive.exec.parallel:设置并行执行的最大任务数量。这个参数控制同时执行的Map任务数量。较大的并行度可以提高查询的速度,但同时也会增加对集群资源的需求。 下面是一个示例,展示了如何在Hive中设置并行度并执行SQL语句: -- 设置Reduce任务数量为10SETmapreduce.job.reduces=10;-- 设置并行度为5SEThive.exec.parallel...
通过设置参数hive.exec.parallel值为true,就可以开启并发执行。在共享集群中,需要注意下,如果job中并行阶段增多,那么集群利用率就会增加。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
通过设置参数hive.exec.parallel值为true,就可以开启并发执行。在共享集群中,需要注意下,如果job中并行阶段增多,那么集群利用率就会增加。 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...
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); ...
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的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
parallel = true; --默认false set hive.exec.parallel.thread.number = 16; --最多允许多少job并行执行,默认8 2、减压rn=1:如果只用到rn=1,就没有必要用rownumber SELECT pin, mx.col1 AS ord_tm, mx.col2 AS amt FROM ( SELECT pin, max(struct(order_tm, amount)) mx --{"col1":"order_...
通过设置参数hive.exec.parallel值为true,就可以开启并发执行。在共享集群中,需要注意下,如果job中并行阶段增多,那么集群利用率就会增加。 复制 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。
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); ...
另外,reduce数量不能超过1个,否则也触发不了。 13.不同的job之间并发运行 将hive.exec.parallel设置为true即可。通过hive.exec.parallel.thread.number可以设定并行执行的线程数。 但是要保证job之间没有依赖关系,如果两个job是由同一个sql生成的, 或者MR之间指定了顺序,则无法并发进行。