Hadoop记录-Hive调优：让任务并行执行

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Hadoop记录-Hive调优：让任务并行执行

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…

Hive记录-Hive调优

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…

【Hadoop离线基础总结】Hive调优手段

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…

【Hive六】Hive调优小结

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…

(转) hive调优（2）

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…

（转）hive调优(1) coding调优

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…

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 task中间结果写本地磁盘路径,默…