【Hadoop离线基础总结】Hive调优手段

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【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 调优手段

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…

（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…

python内存机制与垃圾回收、调优手段

目录一.python的内存机制二.python的垃圾回收 1. 引用计数 1.1 原理: 1.2 优缺点: 1.4 两种情况: 2. 标记清除 2.1 原理: 2.2 优缺点: 3. 分代回收 3.1 原理: 4. 三种情况触发垃圾回收: 5. 小整数对象池与intern机制三.调优手段 1. 手动垃圾回收 2. 调高垃圾回收阈值 3. 避免循环引用 3.1 手动解循环引用 3.2 使用弱引用一.python的内存机制 python中的内存机制如下所示: _____ ______ __…

(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…

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…