群里共享了一本hive调优的书记,名叫<Hive Tunning>,就忍不住开始看了,也顺便记录一下自己学到的东西,备忘! 首先,这是hive的数据摘要,别问我什么意思,我也没看懂. 好,我们正式开始,首先是连接的问题,我们都知道连接耗时长,但是连接无法避免,那hive又是怎么处理连接操作的呢? 下面是hive的连接策略 hive有三种类型的连接策略 (1)Shuffle Join : 这种类型的是通过map/reduce 来实现连接操作的,优点是不需要考虑数据的大小和分布,缺点是消耗大量的资…

4.1.4 为你的数据选择最佳连接策略 已介绍的每个连接策略都有不同的优点和缺点.那么,怎么来判断哪个最适合待处理的数据? 图4.11给出了一个决策树.这个决策树是于论文<A Comparison of Join Algorithms>中提到的一个决策树的改进版本. 图4.11中的决策树可以归纳为以下三点: 如果数据集中有一个足够小到可以放到map的内存中,那么map端的复制连接就足够了. 如果每个数据集都很大,同时其中一个数据集可以在经过一定条件过滤以后大幅度地减小,那么半连接将会很有效.…

windows2008NPS(网络连接策略)设置radius 实现telent登陆交换机路由器权限分配 转载请说明出处 一,安装 首先在08中添加服务器角色网络策略和访问服务(Network Policy Server) 功能选第一个策略,其他不选 然后右击NPS在AD中注册(每次重启后NPS默认不运行) 二,NPS(网络策略服务器)的设置 1添加radius客户端定义友好名称(后面按这个调用) 输入需要认证的设备IP 密码供应商radius Radius客户端新建 2定义连接请求策略(这个值定…

Hive concat函数连接后结果为null concat函数是用来连接字符串的 使用示例: select concat('Hello','World','Java'); 运行结果: 最近我们在做需求的时候使用concat去拼接地址信息,脚本如下:(ta是我存放地址信息的表别名,地址分为三段存储) concat(trim(ta.houseaddress),' ',trim((ta.houseaddress2),' ',trim(ta.houseaddress3)) 一般来说,我们会觉得这个没问…

熟悉了Sqlserver的sqlserver management studio.Oracle的PL/SQL可视化数据库查询分析工具,在刚开始使用hive.phoenix等类sql组件时,一直在苦苦搜寻是否也有类似的工具,不负所望,SQuirrel Sql client 可视化数据库工具基本可满足要求. SQuirrel Sql client是一个用Java写的数据库客户端,用JDBC统一数据库访问接口以后,可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL.MSSQL.Hive.Phoenix等支持J…

今天我们来讲一下如何看懂Hive的查询计划. hive的执行计划包括三部分 – Abstract syntax tree – 可以直接忽略  – Stage dependencies – 依赖 – Stage plans – hive如何执行任务的信息. 下面还是以一个案例作为说明 设置自动连接为false的话,要走5步. 4 Map Reduces tells you something is not right.        Stage:    Stage-1               …

以下连接是微软最新的关于HDInsight中Hive命令的RestAPI示例地址.. 使用 HDInsight .NET SDK 运行 Hive 查询 请使用接口有异常的同学检查是否使用的是下面地址中的一版.. https://msdn.microsoft.com/en-us/library/microsoft.hadoop.client.aspx 已经于2017.01.01过期.. 如果是的话..请更改Helper文件.. 上边的接口是可以拿到更多的信息的..比如OutPut.. ExitVa…

首相要安装好hive 1.首先修改配置文件文件为hive 路径下的  conf/hive-sit.xml 将内容增加 <property> <name>hive.server2.thrift.port</name> <value>10000</value> <description>Port number of HiveServer2 Thrift interface. Can be overridden by setting $HI…

Mapreduce自身的特点: 1.IO和网络负载大:优化策略:减少IO和网络负载. 2.内存负载不大.优化策略:增大内存使用率: 3.CPU负载不大.优化策略:增大CPU使用率: (hive的优化应当根据mapreduce的作业特点和自己的作业实际需求进行优化) 优化1.合并输入 淘宝一个大型项目,上万Hive作业进行合并输入. A.单个作业 B.多个作业 作业间的血缘关系:作业间相同的查询,相同的源表. 优化2.源表归纳,常用复杂或低效统计统一给出,以避免上层作业过多计算 如低性能的UDF.…

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为…