Etl之HiveSql调优(union all)

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Etl之HiveSql调优(union all)

相信在Etl的过程中不可避免的实用union all来拼装数据,那么这就涉及到是否并行处理的问题了. 在hive中是否适用并行map,可以通过参数来设定: set hive.exec.parallel=true; 那么还是实用上一篇博客的数据,链接:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 如果咱们需要一些数据: union all ) a; 就是模拟分别从两个表里面获取数据,如果不开启并行,实用的时间是开启时间的两倍,所以这个地方多加注意!…

Etl之HiveSql调优(设置map reduce 的数量)

前言: 最近发现hivesql的执行速度特别慢,前面我们已经说明了left和union的优化,下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度. 参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析: and o.create_time = '2015-10-10'; 上一篇博文已经说明了,需要8个map,1个reduce,执行的速度:52秒.详细记录参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238…

Etl之HiveSql调优(left join where的位置)

一.前言公司实用Hadoop构建数据仓库,期间不可避免的实用HiveSql,在Etl过程中,速度成了避无可避的问题.本人有过几个数据表关联跑1个小时的经历,你可能觉得无所谓,可是多次Etl就要多个小时,非常浪费时间,所以HiveSql优化不可避免. 注:本文只是从sql层面介绍一下日常需要注意的点,不涉及Hadoop.MapReduce等层面,关于Hive的编译过程,请参考文章:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 二.准备数据…

HiveSql调优系列之Hive严格模式，如何合理使用Hive严格模式

目录综述 1.严格模式 1.1 参数设置 1.2 查看参数 1.3 严格模式限制内容及对应参数设置 2.实际操作 2.1 分区表查询时必须指定分区 2.2 order by必须指定limit 2.3 限制笛卡尔积 3.搭配使用 3.1 参数 3.2 搭配使用案例综述在同样的集群运行环境中,hive调优有两种方式,即参数调优和sql调优. 本篇讲涉及到的Hive严格模式. 前两天在优化一个前人遗留下的sql,发现关于严格模式参数是这样使用的,严重错误. set hive.strict.che…

HiveSql调优经验

背景在刚使用hive的过程中,碰到过很多问题,任务经常需要运行7,8个小时甚至更久,在此记录一下这个过程中,我的一些收获 join长尾背景 SQL在Join执行阶段会将Join Key相同的数据分发到同一个执行Instance上处理.如果某个Key上的数据量比较多,会导致该Instance执行时间比其他Instance执行时间长.其表现为:执行日志中该Join Task的大部分Instance都已执行完成,但少数几个Instance一直处于执行中,这种现象称之为长尾长尾类别&优化方法小表…

ETL调优的一些分享（下）（转载）

如在上篇文章<ETL调优的一些分享(上)>中已介绍的,ETL是构建数据仓库的必经一环,它的执行性能对于数据仓库构建性能有重要意义,因此对它进行有效的调优将十分重要.ETL业务的调优可以从若干思路开展,上文我们已经介绍了其中三点,本文我们将再分享如下几点建议. 减少不必要的事务表的使用减少事务性操作的窗口时间从最影响总体性能的case开始分析步骤迭代,直至最优减少不必要的事务表的使用由于ORC事务表读取和操作较慢,为确保执行效率,对于业务中不涉及事务操作的表,建议使用普通ORC表,而非…

ETL调优的一些分享（上）（转载）

ETL是构建数据仓库的重要一环.通过该过程用户将所需数据提取出来,并按照已定义的模型导入数据仓库.由于ETL是建立数据仓库的必经过程,它的效率将影响整个数据仓库的构建,因此它的有效调优具有很高的重要性.在实际应用中我们通常建议把ETL业务的调优分为若干思路,从而保证调优充分有序进行,避免遗漏,最大化提升ETL的执行效率. 我们将分上下两篇文章介绍ETL业务的调优手段.本文将首先介绍以下三个:检查资源是否有效配置:收集数据特征,确定分区分桶:以及Task运行情况收集和监控.并对每个步骤中的调优原则…