一.join优化 Join查找操作的基本原则:应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边.原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段,位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存,将条目少的表放在左边,可以有效减少发生内存溢出错误的几率. Join查找操作中如果存在多个join,且所有参与join的表中其参与join的key都相同,则会将所有的join合并到一个mapred程序中. 案例: SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON…

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H…

最近分析和比较了Hive和并行数据仓库的架构,本文记下一些体会. Hive是架构在Hadoop MapReduce Framework之上的开源数据分析系统. Hive具有如下特点: 1. 数据以HDFS文件的形式存储,从而可以很方便的使用外部文件 2. 元数据存储独立于数据存储之外,从而解耦合元数据和数据,同样的数据,不同的用户可以有不同的元数据 3. 查询计划被分解为多个MapReduce Job,并按照依赖关系依次执行,复用了MapReduce的执行架构 4. 灵活的存储格式,通过Obje…

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得…

一.DDL数据定义 1.创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database db_hive; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.…

 YARN资源调度: 三种 FIFO 大任务独占 一堆小任务独占 capacity 弹性分配 :计算任务较少时候可以利用全部的计算资源,当队列的任务多的时候会按照比例进行资源平衡. 容量保证:保证队列可以获取到资源利用. 安全:ACL访问控制限制 用户只能向自己的队列提交任务. Fair Yarn资源调度模型: 当向yarn提交任务之后,ResourceManager会启动NodeManager. NodeManager会启动APPManager. APPManager向ResourceMan…

 YARN资源调度: 三种 FIFO 大任务独占 一堆小任务独占 capacity 弹性分配 :计算任务较少时候可以利用全部的计算资源,当队列的任务多的时候会按照比例进行资源平衡. 容量保证:保证队列可以获取到资源利用. 安全:ACL访问控制限制 用户只能向自己的队列提交任务. Fair Yarn资源调度模型: 当向yarn提交任务之后,ResourceManager会启动NodeManager. NodeManager会启动APPManager. APPManager向ResourceMan…

Hadoop生态圈-hive优化手段-作业和查询优化 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.…

1 本地模式 0.7版本后Hive开始支持任务执行选择本地模式(local mode). 大多数的Hadoop job是需要hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据的.不过,有时hive的输入数据量是非常小的.在这种情况下,为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要多的多.对于大多数这种情况,hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务.对于小数据集,执行时间会明显被缩短. 如此一来,对数据量比较小的操作,就可以在本地执行,这样要比提交任务到集群执行效率要快很多. 配置…

Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下,数据是经过序列化后存储在该目录中.同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中,如NFS或本地文件系统. (2)Partition(分区):Hive中的分区类似于RDBMS中的索引,每个Partition都有一个对应的目录,查询的时候可以减少数据的规模. (3)Bucket(桶):即使将数据分区后,每个分区的规模可能依旧会很大,可以根据关键字的Hash结果将数据分成多个Bucket,每个Bucke…