Hive调优笔记

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Hive调优先记录了这么多,日后如果有遇到,再补充. fetch模式 <property> <name>hive.fetch.task.conversion</name> <value>more</value> <description> Expects one of [none, minimal, more]. Some select queries can be converted to single FETCH task mi…

【Hive】Hive笔记：Hive调优总结——数据倾斜，join表连接优化

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问…

Java性能调优笔记

Java性能调优笔记调优步骤:衡量系统现状.设定调优目标.寻找性能瓶颈.性能调优.衡量是否到达目标(如果未到达目标,需重新寻找性能瓶颈).性能调优结束. 寻找性能瓶颈性能瓶颈的表象:资源消耗过多.外部处理系统的性能不足.资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求. 资源消耗:CPU.文件IO.网络IO.内存. 外部处理系统的性能不足:所调用的其他系统提供的功能或数据库操作的响应速度不够. 资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求:程序代码运行效率不够高.未充分使用资源.程序结构不合理. C…

【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…