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.…

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…

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…

本文记录的是,在数据处理过程中,遇到了一个sql执行很慢,对一些大型的hive表还会出现OOM,一步一步通过参数的设置和sql优化,将其调优的过程. 先上sql ) t where t.num =1) t2 on t1.id = t2.id where t2.id = NULL; 可以看到这个sql由1个join,一个去重语句,组成,这两种操作都是很耗费资源的. 1.对链接操作,小表放在链接左边. 这是一个老生常谈的事情了,在这里不做细致介绍.基本来说,小表会减少mapreduce过程中的shu…

一.Fetch抓取 1.理论分析 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 employees;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. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.limit查找等…

调优 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1)修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: 所有的默认配置都在${HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个hive-site.xml文件,放在${HIVE_HOME}/conf目录下.里面可以对一些配置进行个性化设定.这里做的配置都全局用户都生效,而且是永久的. (2)命令行参数: 在启动Hive cli的时候进行配置,可以在命…

9.企业级调优 9.1 Fetch 抓取 Fetch 抓取:Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算: hive.fetch.task.conversion:more 9.2 本地模式 大多数的 Hadoop Job 是需要 Hadoop 提供完整的可扩展性来处理大数据集的.不过,有时 Hive 的输入数据量是非常小的.在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际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…

根据.方案最右侧一栏是一个8G VM的分配方案,方案预留1-2G的内存给操作系统,分配4G给Yarn/MapReduce,当然也包括了HIVE,剩余的2-3G是在需要使用HBase时预留给HBase的. 内存调优 一.AM.Container大小设置1.tez.am.resource.memory.mb #设置 tez AM容器内存 配置文件:tez-site.xml 建议:不小于或者等于yarn.scheduler.minimum-allocation-mb值. .hive.tez.conta…