Hive调优策略 Fetch抓取 Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算. 例如:select * from employee:在这种情况下,Hive可以简单的读取employee对应存储目录下的文件, 然后输出查询结果到控制台上. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more. 老版本默认是minimal,该属性改为more以后,在全局查找,字段查找,limit查找都不走M…

Java基础-JVM调优策略简介 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.JVM结构分析 1>.JVM结构图 2>.JVM运行时数据区功能说明 JVM管理的内存段可分为两大类:线程共享内存和线程私有内存. 2.1:线程共享内存 方法区:存储jvm加载class,常量,静态变量,即时编译器编译后的代码等. java堆:存储Java的所有对象实例,数组等: 2.2:线程私有内存 程序计数寄存器:每个线程有自己的计数存寄器,存储当前线程执行字节码的地址: jvm栈:jv…

一般来说,jvm的调优策略是没有一种固定的方法,只有依靠我们的知识和经验来对项目中出现的问题进行分析,正如吉德林法则那样当你已经把问题清楚写出来,就已经解决了一半.虽然JVM调优中没有固定的策略,但是本文会介绍几种比较常见的调优策略. 一.减少Full GC 项目中如果出现了Full GC,由于Full GC是清理整个堆空间包括年轻代和永久代,时间会很长,会大大的减少程序的性能.减少Full GC的频率策略可以参考 https://blog.csdn.net/qq_34939489/articl…

Hive调优 Hive调优 Fetch抓取 本地模式 表的优化 小表.大表Join 大表Join大表 MapJoin Group By Count(Distinct) 去重统计 行列过滤 动态分区调整 案例实操 数据倾斜 Map数 小文件进行合并 复杂文件增加Map数 Reduce数 并行执行 严格模式 JVM重用 推测执行 执行计划(Explain) Fetch抓取 Fetch抓取是指:Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算 例如:SELECT * FROM employ…

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问…

链接:https://juejin.im/post/5c94a123f265da610916081f   JVM 配置常用参数 堆参数 回收器参数 如上表所示,目前主要有串行.并行和并发三种,对于大内存的应用而言,串行的性能太低,因此使用到的主要是并行和并发两种.并行和并发 GC 的策略通过 UseParallelGC 和 UseConcMarkSweepGC 来指定,还有一些细节的配置参数用来配置策略的执行方式.例如:XX:ParallelGCThreads, XX:CMSInitiating…

Hive调优 先记录了这么多,日后如果有遇到,再补充. fetch模式 <property> <name>hive.fetch.task.conversion</name> <value>more</value> <description> Expects one of [none, minimal, more]. Some select queries can be converted to single FETCH task mi…

hive 调优(二)参数调优汇总 在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map…

hive 调优(一)coding调优 本人认为hive是很好的工具,目前支持mr,tez,spark执行引擎,有些大公司原来封装的sparksql,开发py脚本,但是目前hive支持spark引擎(不是很稳定,建议Tez先),所以离线还是用hive比较好. 先将工作中总结,以及学习其他人的hive优化总结如下: 一. 表连接优化 这是比较常见的问题 1.  将大表放后头 Hive假定查询中最后的一个表是大表.它会将其它表缓存起来,然后扫描最后那个表. 因此通常需要将小表放前面,或者标记哪张表是大…

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默…

Hive调优手段 最常用的调优手段 Fetch抓取 MapJoin 分区裁剪 列裁剪 控制map个数以及reduce个数 JVM重用 数据压缩 Fetch的抓取 出现原因 Hive中对某些情况的查询不必使用MapReduce计算.在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台.(原则就是能不用MapReduce就不用MapReduce) 比如以下这几种情况: SELECT * FROM score; SELECT s_score FROM s…

前言 Hive是由Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计,是基于Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类 SQL查询功能. 在资源有限的情况下,提高作业的查询效率从而达到快速产出数据的想法势在必行.掌握Hive的调优方法能够提升工作效率同时提高任务执行的稳定性.本文会从以下几个方面介绍Hive调优的思路: 设计优化 存储优化 作业优化 1.设计优化 分区表和索引 对表进行合理的管理以及提高查询效率,分区是表的部分列的集合,可以为频繁使用的数据…

hive有时执行速度很慢,若hive on spark 的话,在sparkUI上可以清楚看到是否数据倾斜 优化方法: 1.增加reduce数目 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(每个reduce任务处理的数据量,默认为1000^3=1G)    hive.exec.reducers.max(每个任务最大的reduce数,默认为999) 在只配了hive.exec.reducers.bytes.per.reducer以及hive.exec.reducers.…

调优手段 ()利用列裁剪 当待查询的表字段较多时,选取需要使用的字段进行查询,避免直接select *出大表的所有字段,以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆. ()JOIN避免笛卡尔积 JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况.参与笛卡尔积JOIN的两个表,交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积,对于JOIN后还有聚合的场景而言,会导致reduce端处理的数据量暴增,极大地影响运行效率. 以下左图为笛卡尔积,右图为正常Join. ()启动谓词下推 谓词下推(Predic…

Hive存储格式选择 和Hive 相关优化: 压缩参考 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE .SEQUENCEFILE.ORC.PARQUET. 文件存储格式 列式存储和行式存储 行存储的特点:查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点:因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量:每个字段的数据类型一定是相同…

数据的倾斜: 主要就是合理的控制我们的map个数以及reduce个数 第一个问题:maptask的个数怎么定的???与我们文件的block块相关,默认一个block块就是对应一个maptask 第二个问题:reduceTask的个数怎么定的???是我们自己手动设置的,爱设几个设几个,没人管你 第三个问题:是不是maptask的个数越多越好:不一定:有时候有些小文件,都要启动一个maptask,分配资源的时间超过了数据处理的时间 减少mapTask的个数:设置map端的小文件合并:使用combin…

hive的调优:第一个调优:fetch抓取,能够避免使用mr的,就尽量不要用mr,因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找,字段查找,limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal none 如果配置成none,所有的都要走mr程序 hive的本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true 开启本地模式,解决多个小文件输入的时候,分配资源时间超过数据的计算时间 set…

当今时代,企业数据越发膨胀.数据是企业的价值,但数据处理也是一种技术挑战.在海量数据处理的场景,即使单机计算能力再强,也无法满足日益增长的数据处理需求.所以,分布式才是解决该类问题的根本解决方案.而在分布式领域,有两类典型产品,分别是分布式存储和分布式计算.用户只有将两者的特性充分利用,才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力. 本文介绍 SequoiaDB(分布式存储)和 Spark(分布式计算)两款产品的对接使用,以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能. 01  SequoiaDB 与 S…

一.join优化 做join之前对数据进行预处理,减少参加join的数据量,把数据量少的表放入内存中,制作map端的join 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. SELECT…

论坛里经常有人问“我的数据库很慢,有什么办法提高速度呢?”.这是个古老的话题,又是常见的问题,也是DBA们最想解决的问题之一.我想就SQLServer调优大家一起论一论,如果可以的话尽量发表自己观点,如果有转帖就只要地址就可以了.调优可以从多个方法可面调优,一般可以调优的多个部分.下面我先就存储方面起个头.   在建立一个新的实例后,mssql会先生成master,model,msdb,tempdb 四个系统数据库,就master,model,msdb这三个系统数据库建议最后与用户数据库分开存储…

1 文件格式的选择 ORC格式确实要比textFile要更适合于hive,查询速度会提高20-40%左右 例子1: youtube1的文件格式是TextFIle,youtube3的文件格式是orc hive> select videoId,uploader,age,views from youtube1 order by views limit 10; Query ID = hadoop_20170710085454_6768a540-a0b3-4d98-92a0-f97d4eff8b42 To…

本主题调优针对于my.cnf配置来做详细的参数说明 示例配置如下: #cat my.cnf # MySQL client library initialization. [client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock character-set-server = utf8 # The MySQL server [mysqld] init_connect = 'set names utf8'//设定连接mysql数据库时使用utf8编码,以让mysql数…

jvm调优主要针对堆内存,堆内存分为:新生区.养老区和永久区 永久区存放的是系统jdk自身的interface和class的元数据,所以唯有新生区和养老区具有优化空间. 新生区:伊甸区和幸存者区.所有类都是在伊甸区被new出来,幸存者区又分为0区和1区.伊甸区的空间用完时, 会进行垃圾回收Minor GC(即我们常说的GC),GC后未被销毁的对象会被留到幸存区,0区1区重复Minor GC过程,最终把剩余的对象保存到 养老区,养老区满了进行FullGC.若养老区fullGC任然满,则报outOf…

set mapred.job.queue.name=pms;   //设置队列set hive.exec.reducers.max=8;  //设置最大的reducersset mapred.reduce.tasks=8;   //设置最大的redue tasksset hive.exec.parallel=true;    //开启任务并行执行set hive.exec.parallel.thread.number=8;  // 同一个sql允许并行任务的最大线程数…

1.Join优化 a.map join b.reduce join 小表为驱动表,或直接将小表加载到内存,做map端join,它的关键字为/*+MAP JOIN(t1)*/ 如果想自动开启map端Join,可以通过hive.mapjoin.smalltable.filesize(默认为25000000)来定义小表的大小,一旦在这个范围之内,就会自动进行map端Join 2.Reducer的数量 Hive作业Reducer数量会直接影响作业效率,Hive的Reducer的是通过如下两个参数确定 参…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.执行计划核心思想:把Hive SQL当做Mapreduce程序去优化以下SQL不会转为Mapreduce来执行 -select仅查询本表字段 -where仅对本表字段做条件过滤 Explain 显示执行计划:EXPLAIN [EXTENDED] query hive> explain sele…

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…

执行如下截图中的语句时卡住了: 原因:yarn未启动,hive底层是要提交mapreduce到yarn上才能计算结果的. 之前启动yarn时,未执行jps查看是否已经启动.其实未启动成功: [root@node01 ~]# start-yarn.sh starting yarn daemons resourcemanager running as process 3220. Stop it first. 具体原因未知. 解决方法:重新启动dfs.yarn.jobhistory.  …

一.性能测试 Ⅰ.测试方法 微基准性能测试 可以精准定位到某个模块或者某个方法的性能问题,例如对比一个方法使用同步实现和非同步实现的性能差异 宏基准性能测试 宏基准性能测试是一个综合测试,需要考虑到测试环境.测试场景和测试目标 测试环境:模拟线上的真实环境 测试场景:在测试某个接口时,是否有其他业务的接口也在平行运行,进而造成干扰 测试目标 可以通过吞吐量和响应时间来衡量系统是否达标,如果不达标,就需要进行优化 如果达标,就继续加大测试的并发数,探底接口的TPS 除了关注接口的吞吐量和响应时间外…