Hive调优实战[转]

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Hive优化总结 [转自:http://sznmail.iteye.com/blog/1499789] 优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本.这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对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,没半小时是跑不…

Hive调优实战

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具. 使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别,所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1. 不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对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…

JVM 性能调优实战之：一次系统性能瓶颈的寻找过程

玩过性能优化的朋友都清楚,性能优化的关键并不在于怎么进行优化,而在于怎么找到当前系统的性能瓶颈.性能优化分为好几个层次,比如系统层次.算法层次.代码层次…JVM 的性能优化被认为是底层优化,门槛较高,精通这种技能的人比较少.笔者呆过几家技术力量不算弱的公司,每个公司内部真正能够进行 JVM 性能调优的人寥寥无几.甚至没有.如是乎,能够有效通过 JVM 调优提升系统性能的人往往被人们冠以”大牛”.”大师”之类的称呼.其实 JVM 本身给我们提供了很多强大而有效的监控进程.分析定位瓶颈的工具,比如…

JVM 性能调优实战之：使用阿里开源工具 TProfiler 在海量业务代码中精确定位性能代码

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础…

JVM调优实战

JVM调优实战文档修订记录版本日期撰写人审核人批准人变更摘要 & 修订位置目录 1 理论篇 1 1.1 …

spring-petclinic性能调优实战（转）

1.spring-petclinic介绍 spring-petclinic是spring官方做的一个宠物商店,结合了spring和其他一些框架的最佳实践. 架构如下: 1)前端 Thymeleaf做HTML模板引擎或纯JSP加Tag CSS采用Bootstrap webjars用来管理客户端依赖 Dandelion做表格 2)后端 Controller,用Spring MVC, Bean Validation Service, 用Spring事务,加上ehcache缓存 Repository,写…