HIVE的几种优化】的更多相关文章

5 WAYS TO MAKE YOUR HIVE QUERIES RUN FASTER 今天看了一篇[文章] (http://zh.hortonworks.com/blog/5-ways-make-hive-queries-run-faster/),讲述了优化Hive的5个建议.其中每个建议细说的话,都可以写一篇或者多篇文章.下面简要记录下,后续慢慢补充: 1: USE TEZ Tez 是一个开源的支持DAG作业的计算框架,它来源于MapReduce框架.可以通过设置 set hive.exec…
使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.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,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou…
目录 Hive SQL执行流程 Hive debug简单介绍 Hive SQL执行流程 Hive 使用Calcite优化 Hive Calcite优化流程 Hive Calcite使用细则 Hive向Calcite提供元数据 上一篇主要对Calcite的背景,技术特点,SQL的RBO和CBO等做了一个初步的介绍.深入浅出Calcite与SQL CBO(Cost-Based Optimizer)优化 这一篇会从Hive入手,介绍Hive如何使用Calcite来优化自己的SQL,主要从源码的角度进行…
一.安装模式介绍:     Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景.     1.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错)     2.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据)     3.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 二.安装环境以及前提说明:     首先,Hive是依赖于hadoop系统的,因此在运行Hive之前需要保证已经搭建好hadoop集群环境.     本文中使用的…
转: http://user.qzone.qq.com/289422269/blog/1453815561?ptlang=2052 Unity 几种优化建议 最简单的优化建议: 1.PC平台的话保持场景中显示的顶点数少于200K~3M,移动设备的话少于10W,一切取决于你的目标GPU与CPU.2.如果你用U3D自带的SHADER,在表现不差的情况下选择Mobile或Unlit目录下的.它们更高效.3.尽可能共用材质.4.将不需要移动的物体设为Static,让引擎可以进行其批处理.5.尽可能不用灯…
Hive性能分析和优化方法 http://wenku.baidu.com/link?url=LVrnj-mD0OB69-eUH-0b2LGzc2SN76hjLVsGfCdYjV8ogyyN-BSja5x-oI674BweAafOt9-UfvlSNfeXfGKrpJOh-HXbu78Ei9CNBwZL4mG###…
Hive的三种Join方式 hive Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示. 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins Common/Shuffle/Reduce Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join…
好久没写Hive的那些事了,今天开始写点吧.今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表…
最近自己用CNN跑了下MINIST,准确率很低(迭代过程中),跑了几个epoch,我就直接stop了,感觉哪有问题,随即排查了下,同时查阅了网上其他人的blog,并没有发现什么问题 之后copy了一篇别人的代码,发现在第二个epoch的时候,准确率已经在80左右了,当时对比了下代码,自己的代码是没有问题的,问题出在哪? 经过排查,找到了问题,我使用Pycharm编写的,在train的优化算法的选取上,没有注意,直接用代码补全,选用的是Adadelta(这样的问题真的是蛋疼!!!!),之后我将优化…
转 xiewmang 新浪博客 本文主要介绍了Oracle数据货场中的三种优化:对分区的优化.维度优化和物化视图的优化,并给出了详细的优化代码,希望对您有所帮助. 我们在做数据库的项目时,对数据货场的优化,大约的原理只有两个:一是数据分块储藏,便于数据的转储和管教:二是其中处理,长进数据供给的速度.本文主要介绍了Oracle数据货场中的三种优化:对分区的优化.维度优化和物化视图的优化,基上面两个大约的原理,借助于数据货场的观念,罗列数据库的优化措施:1.分区在数据货场中,事实表,索引表,维度表分…