Hive的标准调优清单,我们可以对照着来做我们的查询优化!

Mapreduce自身的特点: 1.IO和网络负载大:优化策略:减少IO和网络负载. 2.内存负载不大.优化策略:增大内存使用率: 3.CPU负载不大.优化策略:增大CPU使用率: (hive的优化应当根据mapreduce的作业特点和自己的作业实际需求进行优化) 优化1.合并输入 淘宝一个大型项目,上万Hive作业进行合并输入. A.单个作业 B.多个作业 作业间的血缘关系:作业间相同的查询,相同的源表. 优化2.源表归纳,常用复杂或低效统计统一给出,以避免上层作业过多计算 如低性能的UDF.

一般情况下,一个Scrum Master如果更多的是做组织会议.确保时间盒以及对流程中的障碍快速响应等事项的话,可以同时引导2-3个团队.在这种情况下,团队会在降低问题发生率的基础上提高一定的绩效. 但如果Scrum Master想要将一个团队打造成让所有人都眼前一亮的敏捷团队,那就需要考虑如何成为优秀的Scrum Master,以及如何更好地引导团队.这时的Scrum Master最好是成为某一团队(尤其是在团队初创阶段)的全职引导者.接下来是一个Scrum Master的检查清单,来看看Sc

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

1.Join原则将条目少的表/子查询放在 Join的左边. 原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段,位于 Join左边的表的内容会被加载进内存,将条目少的表放在左边,可以有效减少发生内存溢出的几率.当一个小表关联一个超大表时,容易发生数据倾斜,可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理.如:SELECT /*+ MAPJOIN(user) */  l.session_id, u.username from user u join page_vi

注释: 不恰当的信息:注释只应该描述有关代码和设计的技术性信息. 废弃的注释:过时.无关或不正确的注释就是废弃的注释. 冗余注释:注释应该谈及代码自身没提到的东西 糟糕的注释:值得编写的注释,也值得好好写. 注释掉的代码 环境: 需要多步才能实现的构建:构建系统应该是单步的小操作. 需要多步才能做到的测试:应当能够发出单个指令就可以运行全部单元测试.能够运行全部测试是如此基础和重要,应该快速.轻易和直截了当地做到. 函数 过多的参数,没参最好 输出参数:输出参数就违反直觉.如果函数非要修改什么东

(一) 检查项:弱锁定机制 优先级:高 检查要点:检查系统帐号锁定机制健壮性 检查方法: 1.尝试使用错误的密码登录5次,查看账户是否被锁定2.等待10分钟再次测试,确认该用户是否还处于锁定状态 (二) 检查项:认证模式绕过 优先级:高 检查要点:检查是否可以跳过登录页面直接访问,需要认证通过后才能访问的内部网页 检查方法: 可以尝试通过篡改和假装通过验证的手法绕过验证措施,绕过Web应用验证架构的方法有:1.直接的页面请求2.参数修改3.会话ID预测4.SQL注入 (三) 检查项:密码规则检验

在发布映像提交到 Azure 镜像市场之前,请确保以下检查单全部通过: 产品映像要求 产品映像必须满足如下要求: 适用于生产环境,Azure 镜像市场原则上不接受测试版本产品上架 映像为自包含映像,所依赖的软件组件,包括客户端应均包括在此映像中 不包含任何已知的缺陷,恶意软件和病毒 对于Linux映像,默认禁止Root登录 对于Linux映像,映像中不包含任何用户认证密钥信息 产品描述要求 提供至少满足映像发布单的描述信息,具体信息见在线发布表单.内容包括但不限于: 产品信息(SKU,提供商名称

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库,Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业,是MapReduce更高层次的抽象,不用编写具体的MapReduce方法.Hive将数据组织为表,这就使得HDFS上的数据有了结构,元数据即表的模式,都存储在名为metastore的数据库中. 可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令. Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用.Hive中有3种UDF: UDF:操作单个

准备主机 准备3台主机,名称作用如下: 昵称 Fully Qualified Domain Name IP 作用 Ubuntu-Parrot head1.parrot 192.168.9.126 Ambari控制中心,头结点(辅助) Ubuntu-Laiothrix head0.parrot 192.168.9.127 头节点(主) Ubuntu-Siskin data0.parrot 192.168.9.128 数据节点 使用hostname <fully.qualified.domain.n

分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参考

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

(本文是基于多篇文章根据个人理解进行的整合,参考的文章见末尾的整理) 数据模型 hive的数据模型包括:database.table.partition和bucket. 1.Database:相当于关系数据库里的命名空间(namespace),它的作用是将用户和数据库的应用隔离到不同的数据库或模式中,该模型在hive 0.6.0之后的版本支持,hive提供了create database dbname.use dbname以及drop database dbname这样的语句. 2.表(tabl

凌晨接到hive作业异常,hive版本为1.2.1,hadoop版本apache 2.7.1,元数据存储在mysql中,异常信息如下: Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/apache-hive-1.2.1-bin/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeExcep

Hive 桶 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是 针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由: (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 一.Hadoop综合大作业 要求: 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 爬取的数据总共有10个表格(分别是不同类别) 2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 对字段进行预处理: 查看生成的table.txt: 3.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中 启动hdfs: 4.在Hive中查看并分析数据 5.用Hive对爬虫大作业产生的