Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一. 但是如果我们只局限于会使用Hive,而不考虑性能问题,就难搭建出一个完美的数仓,所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能.本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧. 本文首发于公众号:五分钟学大数据 Hive性能问题排查的方式 当我们发现一条SQL语句执行时间过长或者不合理时,我们就要考虑对SQL进行优化,优化首先得进行问题排查,那么我们可以通过哪些方式进行排查呢.…

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…

Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜.job数分配的不合理.磁盘或网络I/O过高.MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键. Hive在执行任务时,通常会将Hive SQL转化为MapReduce job进行处理.因此对Hive的调优,除了对Hive语句本身的优化,也要考虑Hive配置项以及MapReduce相关的优化.从更底层思考如何优化性能,而不是仅仅局限于代码/SQL的层面.列裁剪和分…

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另…

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…

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…

之前的文章<更高的压缩比,更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive>中介绍了Hive的ORC文件格式,它不但有着很高的压缩比,节省存储和计算资源之外,还通过一个内置的轻量级索引,提升查询的性能.这个内置的轻量级索引,就是下面所说的Row Group Index. 其实ORC支持的索引不止这一种,还有一种BloomFilter索引,两者结合起来,更加提升了Hive中基于ORC的查询性能. 说明一下:本文使用Hive2.0.0 + hadoop-2.3.0-cdh5.0.0作为测试环境.表lxw…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SQL系列]深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR…

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(…

基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark…