Hive优化之谓词下推 解释 Hive谓词下推(Predicate pushdown) 关系型数据库借鉴而来,关系型数据中谓词下推到外部数据库用以减少数据传输 基本思想:尽可能早的处理表达式 属于逻辑优化,优化器将谓词过滤下推到数据源,使物理执行跳过无关数据 参数打开设置:hive.optimize.ppd=true 两种生效形式 形式1: select a.id,a.value1,b.value2 from table1 a join (select b.* from table2 b whe

本文由  网易云发布. 在之前的文章中简要介绍了Join在大数据领域中的使用背景以及常用的几种算法-broadcast hash join .shuffle hash join以及 sort merge join等,对每一种算法的核心应用场景也做了相关介绍,这里再重点说明一番:大表与小表进行join会使用broadcast hash join,一旦小表稍微大点不再适合广播分发就会选择shuffle hash join,最后,两张大表的话无疑选择sort merge join. 好了,问题来了,说

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/YPN85WBNcnhk8xKjTPTa2g 作者:李勇 目录: 1.SparkSql 2.连接查询和连接条件 3.谓词下推 4.内连接查询中的谓词下推规则 4.1.Join后条件通过AND连接 4.2.Join后条件通过OR连接 4.3.分区表使用OR连接过滤条件 1.SparkSql SparkSql 是架构在 Spark 计算框架之上的分布式 Sql 引擎,使用 DataFrame 和 Dat

MySQL之谓词下推 什么是谓词 在SQL中,谓词就是返回boolean值即true或者false的函数,或是隐式转换为boolean的函数.SQL中的谓词主要有 LKIE.BETWEEN.IS NULL.IS NOT NULL.IN.EXISTS 谓词下推的基本思想即: 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置,以使真正执行时能直接跳过无关的数据. 传统数据库中的谓词下推: 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了,谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减

听到谓词下推这个词,是不是觉得很高大上,找点资料看了半天才能搞懂概念和思想,借这个机会好好学习一下吧. 引用范欣欣大佬的博客中写道,以前经常满大街听到谓词下推,然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂,并不明白的很真切.这里拿出来和大家交流交流.个人认为谓词下推有两个层面的理解: 其一是逻辑执行计划优化层面的说法,比如SQL语句:select * from order ,item where item.id = order.item_id and item.category = 'book',正常情况语法

关键词:hdp , hive , StorageHandler 了解Hive StorageHandler的同学都知道,StorageHandler作为Hive适配不同存储的拓展类,同时肩负着HiveStoragePredicateHandler的角色对相关存储做下推优化,核心方法如下: /** * HiveStoragePredicateHandler is an optional companion to {@link * HiveStorageHandler}; it should onl

谓词下推就是指将各个条件先应用到对应的数据上,而不是根据写入的顺序执行,这样就可以先过滤掉部分数据,降低join等一系列操作的数据量级,提高运算速度,如下图:

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/II48YxGfoursKVvdAXYbVg作者:李勇 目录:1.左表 join 后条件下推2.左表join中条件不下推3.右表join中条件下推4.右表join中条件不下推5.总结 在<SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)>中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析. 本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则,这相比内连接中的规则要复杂一些,不过

在 sql 语言中,where 表示的是过滤,这部分语句被 sql 层解析后,在数据库内部以谓词的形式出现: 在 sparkSQL 中,如果出现 where,它会现在数据库层面进行过滤,一般数据库会有索引,效率不会太低, sparkSQL 只读取过滤后的数据,大大减少数据量,提高效率,特别是提高 join 的效率 大致过程如图

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?

Hive简介 Hive是什么 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台. Hive是一个SQL解析引擎,将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行. Hive是HDFS的一个文件目录,一个表名对应一个目录名,若该表是分区表,则分区值对应子目录名. Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 Hive设计特征 Hive 做为Hadoop 的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统中. Hive 在加载数据过程中不会对数据进行

倾斜的原因: 使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去,是我们的最终目标.由于Hash算法的局限性,按key Hash会或多或少的造成数据倾斜.大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的. 解决思路: Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在 具体办法: 内存优化和I/O优化: 驱动表:使用大表做驱动表,以防止内存溢出:Join最右边的表是驱动表:

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.exec.mode.local.auto 决定 Hive 是否应该自动地根据输入文件大小,在本地运行(在GateWay运行) true hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max 如果 hive.exec.mode.local.auto 为 true,当输入文件大小小于此阈值时可以自动在本地模式运行,默认是 128兆. 134217728L hive.exec.mode.local.auto.tasks.max 如果 hive.exec.mode.

一.hive常用参数 0.常用参数 --@Name: --@Description: --@Type:全量加载 --@Author:--- --@CreateDate: --@Target: --@SourceTable: --@ModifyBy: --@ModifyDate: --@ModifyDesc: --@Copyright --设置作业名 set mapred.job.name = hive_xxx(${statisdate}); --Map输入合并大小 ; ; ; ; set hiv

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

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修

1.Hive是什么? Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 2.Hive数据结构-HDFS-Table-Partiton-Bucket Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中