一.Join原则 将条目少的表/子查询放在Join的左边.原因:在Join的reduce阶段,位于Join左边的表的内容会被加载进内存,条目少的表放在左边,可以减少发生内存溢出的几率. 小表关联大表:用MapJoin把小表全部加载到内存在map端Join,避免reducer处理.如: select /*+ MapJoin(user)*/ l.session_id,u.username from user u join page_views l on u.id = l.user_id 二.控制ma…

1.Hadoop计算框架的特点 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业效率相对比较低,比如即使有几百万的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct)效率更低,因为count(distinc…

Spark集群之yarn提交作业优化案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.启动Hadoop集群 1>.自定义批量管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xzk.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];then echo "无…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv…

常见的七种Hadoop和Spark项目案例 有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情.如比较火爆的Hadoop.Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式.具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目. 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析.这类项目包括…

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job数(例如相同的on条件的join放在一起作为一个任务) HQL语句优化 1. 使用分区剪裁.列剪裁 在分区剪裁中,当使用外关联时,如果将副表的过滤条件写在Where后面,那么就会先全表关联,之后再过滤. select a.* from a…

记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例,因为优化的手段是容易掌握的,但是整体的优化思想是很难学会的.这也是为什么自己特别喜欢看案例,今天也开始分享自己做的优化案例. 最近一直很忙,博客产出也少的可怜,今天整理了一下自己做过优化或各种方案的客户已经超过100家了,今天分享的案例算是在这些客户中比较典型的了!没有什么高大上都是常见的问题!在之前的博客中都有过提及,那么本篇我们就结合之前的技术点来看看这个案例.学习优化手段的看官们可以参见我的优化系列: SQL SERVER全面优化-------…

1.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi…

MySQL优化案例 Mysql5.1大表分区效率测试 Mysql5.1大表分区效率测试MySQL | add at 2009-03-27 12:29:31 by PConline | view:60, comment:0 mysql5.1开始支持数据表分区了,原来的分表可以不用了,分表的不足在于多表查询不方便.呵呵,下面来简单测试下表分区的查询效率. 1.用来测试的数据为discuz论坛的数据库,表为cdb_posts表,数据量为1500多万条mysql> select count(*) fro…

create or replace procedure SP_GET_NEWEST_CAPTCHA( v_ACCOUNT_ID in VARCHAR2, --接收短信的手机号 v_Tail_num in VARCHAR2, --尾号 v_result out VARCHAR2, --结果 v_CAPTCHA out varchar2 --验证码 ) is l_recvmsgid NUMBER; begin --取出验证码 if (not ((v_Tail_num is null) or (v_T…

老李案例分享:Weblogic性能优化案例 POPTEST的测试技术交流qq群:450192312 网站应用首页大小在130K左右,在之前的测试过程中,其百用户并发的平均响应能力在6.5秒,性能优化后提升两秒左右,结果在5秒内: 一.操作系统: 机器名    CPU    内存    软件环境(操作系统/应用软件)    备注应用服务器    3.07GHz*2    8GB    Linux    1台应用服务器(虚拟机)测试机    2.50GHz    4GB    WIN7    1台测…

1.准备三台虚拟机 2.hadoop+hive+spark+java软件包 传送门:Hadoop官网 Hive官网 Spark官网      一.修改主机名,hosts文件 主机名修改 hostnamectl set-hostname *** hosts文件修改 vi /etc/hosts 写入以下内容 master 192.168.0.110 slaver1 192.168.0.111 slaver2 192.168.0.112 SSH免登陆 运行命令 ssh-keygen -t rsa生成秘…

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched…

写在前面 记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例,因为优化的手段是容易掌握的,但是整体的优化思想是很难学会的.这也是为什么自己特别喜欢看案例,今天也分享自己做的优化案例. 之前分享过OA系统.HIS系统,今天我们来一个最常见的ERP,ERP系统各行各业都在用,不同行业也有不同的特点,博主在做研发的时候还自己写过ERP也算是比较熟悉了. 不管是本文分享的零售类,还是鞋服门店.家居.汽车.地产等等,也不管是某友.某碟,ERP有一个共同的特点,单据流程长,业务复杂,热点表明显,数据量大,涉及众多…

一.前述 本节主要描述Hive的优化使用,Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式:本地模式集群模式 本地模式开启本地模式:set hive.exec.mode.local.auto=true;注意:hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M表示加载文件的最大值,若大于该配置仍会以集群方式来运行! 对于小表可以直接从从hdfs直接拿到本地计算 2.并行计算通过设置以…

https://blog.csdn.net/mrlevo520/article/details/76339075 1.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 13]Spark综合案例:简易电影推荐系统…

首先hive本质就是mapreduce,那么优化就从mapreduce开始入手. 然而mapreduce的执行快慢又和map和reduce的个数有关,所以我们先从这里下手,调整并发度. 关于map的优化: 1.调整block 作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.set dfs.block.size 因为没份数据都是block,而block的大小直接影响了split切分的分数,如果切分的更细一点,那么split个数会增加,那直接会影响map的增加,所以blocksize是直接影响…

环境介绍 优化层级与指导思想 优化过程 最小化安装情况下的性能表现 优化innodb_buffer_pool_size 优化innodb_log_files_in_group&innodb_log_file_size 优化table_open_cache&table_open_cache_instances&innodb_sync_spin_loops&thread_cache_size 总结 作者: 环境介绍 硬件配置 cpu核心数 内存大小 磁盘空间 16核 256G…

常用调优测试语句 :    ①显示当前hive环境的参数值: set 参数名; 如:   hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks;   ②设置hive当前环境的参数值,但仅对本次连接有效 set 参数名 = 值; 如: hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks=2;   ④查看当前hive环境的所有参数值: set -v; ⑤重置当前hive环境的所有参数值: reset;     hive job优…

Spark优化一则 - 减少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,视频(要***)详细讲解了Spark的工作原理,Slides的45页给原始算法和优化算法. 破砂锅用自己3节点的Spark集群试验了这个优化算法,并进一步找到更快的算法.测试数据是Sogou实验室的日志文件前10000000条数据.目标是对日志第2列数据,按照第一个字母合并,得到每个首字母有几条记录. 所有的方案都重新启动Spar…

建表 建立本次优化案例中所需的数据库及数据表 CREATE DATABASE db0206; USE db0206; CREATE TABLE `db0206`.`article`( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `author_id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL, `category_id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL, `views` INT(11) UNSIGNED NOT NULL, `comm…

create or replace procedure SP_GET_NEWEST_CAPTCHA( v_ACCOUNT_ID in VARCHAR2, --接收短信的手机号 v_Tail_num in VARCHAR2, --尾号 v_result out VARCHAR2, --结果 v_CAPTCHA out varchar2 --验证码 ) is l_recvmsgid NUMBER; begin --取出验证码 if (not ((v_Tail_num is null) or (v_T…

  spark优化:在一定范围之内,增加资源与性能的提升是成正比的. 因此,       一个cpu core  执行一个task线程. task数: 若有 cpu core 2个.num-executor 2个  那么task有4个 公式:task =  num-executor * cpu core .   cpu core  共有50个.一个程序一般设置为总数量的1/3或1/2   driver : 分配task 到每个work                        从yarn申请…

1.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct ),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(…

一次mysql多表查询(left jion)优化案例 在新上线的供需模块中,发现某一个查询按钮点击后,出不来结果,找到该按钮对应sql手动执行,发现需要20-30秒才能出结果,所以服务端程序判断超时,故先不显示结果 以下是对这条查询的优化记录 1 数据库配置 数据库配置:4C8G 主表数据:3W+ 2 sql语句 提取sql语句,简化如下 SELECT taba.id, taba.title, taba.type, taba.end_time, tabb.username, tabc.orgna…

Hive优化目标 在有限的资源下,执行效率更高 常见问题: 数据倾斜 map数设置 reduce数设置 其他 Hive执行 HQL --> Job --> Map/Reduce 执行计划 explain [extended] hql 样例 select col,count(1) from test2 group by col; explain select col,count(1) from test2 group by col; Hive表优化 分区 set hive.exec.dynami…

并行度 对于*ByKey等需要shuffle而生成的RDD,其Partition数量依如下顺序确定:1. 方法的第二个参数 > 2. spark.default.parallelism参数 > 3. 所有依赖的RDD中,Partition最多的RDD的Partition的数量. 对于其他的RDD则其依赖于父RDD的分区个数.对于读取Hadoop文件的RDD,其默认的分区个数是HDFS块个数.同时textFile函数也接受参数,指定分区个数,但不能小于HDFS块个数——不使用HDFS块个数. 优…

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…