Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。...使用with as 拖慢Hive查询效率除了join产生的shuffle以外，还有一个就是子查询，在SQL语句里面尽量减少子查询。...但新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。不过在做join的过程中通过小表在前可以适当的减少数据量，提高效率。 5....hive的数据倾斜一般的处理方案： 常见的做法，通过参数调优： set hive.map.aggr=true; set hive.groupby.skewindata = ture; 当选项设定为...当然这些优化都是针对SQL本身的优化，还有一些是通过参数设置去调整的，这里面就不再详细描述了。
抛出问题： 当我们书写一些结构相对复杂的SQL语句时，可能某个子查询在多个层级多个地方存在重复使用的情况，这个时候我们可以使用 with as 语句将其独立出来，极大提高SQL可读性，简化SQL~ with...as简介 with as 也叫做子查询部分，首先定义一个sql片段，该sql片段会被整个sql语句所用到，为了让sql语句的可读性更高些，作为提供数据的部分，也常常用在union等集合操作中。...with as就类似于一个视图或临时表，可以用来存储一部分的sql语句作为别名，不同的是with as 属于一次性的，而且必须要和其他sql一起使用才可以！...其最大的好处就是适当的提高代码可读性，而且如果with子句在后面要多次使用到，这可以大大的简化SQL；更重要的是：一次分析，多次使用，这也是为什么会提供性能的地方，达到了“少读”的目标。...AS (SELECT *FROM carinfo ), t2 AS (SELECT *FROM car_blacklist )SELECT *FROM t1, t2 注意：这里必须要整体作为一条sql
1.4 先看每个字段将会有多少分区（因为 Hive 表分区也不宜过多，一般一个查询语句涉及到的 hive分区 应该控制在2K内) jdbc:hive2://ks-hdp-master-01.dns.rightpad...HiveSQL经典优化案例二： 问题描述：一个复杂的SQL，查询执行一段时间后报错：基本上是查不出来; 分析函数对于大表来说不是 hive的强项，这个时候我们将其分解成很多子集，并且合理利用 hive...HiveSQL经典优化案例三： 如下SQL，用到了 PERCENTILE_APPROX 函数，问题描述：如下SQL，用到了 PERCENTILE_APPROX 函数，个人初步分析认为：由于用到该函数的次数太多...我仔细查了一下该函数，发现：它是支持“数组传参”的，那么就不难找到优化该SQL的方法了。 ? 3.1 原SQL性能测试： ? 3.2 优化后的SQL，性能测试： ?...优化后的SQL，性能提升了4倍多。 ? ? ? 版权声明： 本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。 编辑｜冷眼丶
一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...： set hive.exec.mode.local.auto=true; 注意： hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M 表示加载文件的最大值...（一次SQL计算中允许并行执行的job个数的最大值） 3.严格模式 通过设置以下参数开启严格模式： set hive.mapred.mode=strict; （默认为：nonstrict非严格模式）...5 Hive Join 优化 Join计算时，将小表（驱动表）放在join的左边 Map Join：在Map端完成Join 两种实现方式： 1、SQL方式，在SQL语句中添加MapJoin标记（mapjoin...： map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata 是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false（自动优化解决思路如下
每天分享一个sql，帮助大家找到sql的快乐 需求 找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生 建表语句 create table score( uid string, subject_id
参考 -- 创建学生表，学号，姓名，性别，年龄，班级 DROP TABLE student; CREATE TEMPORARY TABLE student( ...
example: 一个班有学生id，成绩，班级，现在将学生根据班级按照成绩排名。(partition by)
将t2数据插入到t1,分区日期是‘2018-10-27’，使用overwrite会删除之前分区所有内容，into将内容追加到分区 注意SELECT必须在同一行...
Hive 性能优化，可以从三个方面来考虑，即存储优化、执行过程优化和作业调度流程优化。 存储优化 Hive 数据存储是 Hive 操作数据的基础。...执行过程优化 开启 MapJoin 在 Hive 中，hive.auto.convert.join 参数用于控制是否自动将非 MapJoin 转换为 MapJoin。...通过调整 hive.auto.convert.join 参数，你可以控制 Hive 是否自动将非 MapJoin 转换为 MapJoin，从而优化查询性能。...开启 skewjoin 在 Hive 中，hive.optimize.skewjoin 参数用于控制是否启用倾斜连接（Skew Join）优化。...true; set hive.stats.fetch.partition.stats=true; 注：如上优化开关不是万能钥匙，并非适用于所有情况，有时需要关闭，请结合具体的查询场景和 SQL 来设置
1，FetchTask 不执行mapreduce，提高速度 设置的三种方式： 方法一： set hive.fetch.task.conversion=more; 方法二： bin/hive --hiveconf...hive.fetch.task.conversion=more 方法三： 上面的两种方法都可以开启了Fetch任务，但是都是临时起作用的；如果你想一直启用这个功能，可以在${HIVE_HOME}/conf.../hive-site.xml hive.fetch.task.conversion minimal <description...从这个案例可以看出，对mapred.map.tasks进行自动化的优化设置其实是可以很明显地提高作业执行效率的。 要求：文件数据压缩的方式为可分割的，比如BZip2Codec。...8//job并行执行的数目，一个SQL语句可能有很多mapreduce任务，限制hive.exec.parallel false hive执行开启： set hive.exec.parallel=true
在阐述Hive Join具体的优化方法之前，首先看一下Hive Join的几个重要特点，在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化： 1.只支持等值连接 2.底层会将写的HQL语句转换为MapReduce...，并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3.当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议： 1.合理的设置...设置方式主要分两种： 1）自动方式 set hive.auto.convert.join=true; hive.mapjoin.smalltable.filesize，设置可以mapjoin的表的大小，...任务重需要执行insert overwrite table t_y select * from t_x;和 insert overwrite table t_z select * from t_x; 可以优化成...这种优化方式存在一个缺点：有可能部分数据永远不会被处理到
性能优化 作业调优 严格模式 Hive在执行SQL命令时，可以设置严格模式，防止用户执行一些对性能影响很大的查询。...set hive.mapred.mode=strict; 在Hive 2.x之前默认为nonstrict，之后默认是strict。...在企业，可以进行灵活设置，但严格模式的开启，可能会导致某些SQL语句无法执行。
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 ———————————————— 3.Write good SQL : 说道sql优化很惭愧，自己sql很烂，不多比比了...，但是sql优化确实很关键。。。...在Hive 1.1.0之后，这个feature是默认开启的,它可以自动优化HQL中多个JOIN的顺序，并 选择合适的JOIN算法. Hive在提交最终执行前,优化每个查询的执行逻辑和物理执行计划。...这些优化工作是交给底层来完成。 根据查询成本执行进一步的优化，从而产生潜在的不同决策：如何排序连接，执行哪种类型的连接，并行度等等。...要使用基于成本的优化（也称为CBO），请在查询开始处设置以下参数： 设置hive.cbo.enable = true; 设置hive.compute.query.using.stats = true;
Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。...使用with as 拖慢Hive查询效率除了join产生的shuffle以外，还有一个就是子查询，在SQL语句里面尽量减少子查询。...但新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。不过在做join的过程中通过小表在前可以适当的减少数据量，提高效率。 5....hive的数据倾斜一般的处理方案： 常见的做法，通过参数调优： set hive.map.aggr=true; set hive.groupby.skewindata = ture; 当选项设定为...当然这些优化都是针对SQL本身的优化，还有一些是通过参数设置去调整的，这里面就不再详细描述了。 但是优化的核心思想都差不多： 1. 减少数据量； 2. 避免数据倾斜； 3. 减少JOB数； 4.
Hive拥有统一的元数据管理，所以和Spark、Impala等SQL引擎是通用的。...，涉及到了Spark sql和Hive On Spark。 ...set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 3.5 SQL优化 3.5.1 列裁剪 Hive在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其他列...Hive自动执行这种裁剪优化。 ...SQL具有普适性，很多SQL通用的优化方案在Hadoop分布式计算方式中也可以达到效果。 3.5.5 不同数据类型关联产生的倾斜问题 问题：不同数据类型id的关联会产生数据倾斜问题。
hive sql系列（总结）介绍： hive sql系列主打sql，通过案例，从实现到分析，帮助大家找到写sql的快乐 hive sql系列目录： hive sql系列（一）：找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生...hive sql系列（二）：统计每个用户每个月访问量和累计月访问量 hive sql系列（三）：求所有用户和活跃用户的总数及平均年龄 hive sql系列（四）：请用sql写出所有用户中在今年10月份第一次购买商品的金额...hive sql系列（五）：一个日志表中记录了某个商户费率变化状态的所有信息，现在有个需求,要取出按照时间轴顺序，发生了状态变化的数据行 hive sql系列（六）：每个用户连续登录最大天数 hive...sql系列（七）：查询前20%时间的订单信息 hive sql系列（八）：根据聚合在一起的编码转换成聚合在一起的码值 hive sql系列（九）：有一张表，其中一个字段是由时间、接口、ip和其他字段组成的求...（重点：开窗、子查询、需要条件过滤的在子查询中先过滤） 3、hive sql系列（三）是一个级联求和的典型例子，意思是当月和累计在一起的意思，以此类推，相似的场景都可以用hive sql系列（三）的方式做
Hive是什么 简单来说，通过 Hive 可以使用 SQL 来查询分析 Hadoop 中的大规模数据 Hive 的思路就是将结构化的数据文件映射为数据库表，然后把SQL语句转换为MapReduce任务来执行...下面看一个简单的示例，了解下 Hive 是怎么用的 hive> select count(*) from invites; 结果信息 .........Hive 在没有 Hive 的时候，对海量文件进行统计分析是比较麻烦的 例如一个日志文件，记录了用户的登录信息，如 用户名、日期、地点 现在想统计北京市的登录数据，就需要写一个mapreduce程序、打个...而且SQL的普及度高，学习成本很低 所以有人就会想，可不可以用SQL完成Hadoop中数据文件的分析统计呢？...Hive 便产生了，把Hadoop数据文件映射成表，把SQL自动转为mapreduce程序 通用性的需求可以直接使用 SQL 来完成，对于特殊需求，可以结合自定义的mapreduce方法来处理 极大的提高了大规模数据的统计效率
1） 窗口函数 Lag, Lead, First_value,Last_value Lag, Lead、这两个函数为常用的窗口函数,可以返回上下数据行的数据....
该python脚本是用于执行hive脚本的，需要设置hive的可执行环境变量，其实质转化为shell下命令 hive -e 'sql语句’ 的方式执行，然后把结果重定向到控制台显示。...注：由于该脚本是直接调用shell中的hive命令，所以需要在安装hive的服务器上执行。...使用前置条件：（1）安装hadoop和hive，并启动完hadoop；（2）已配置好hive的环境变量，确保在shell中能正常执行hive。 #!...= 'hive -e """'+sql.replace('"', "\'")+'"""' print cmd try: p = subprocess.Popen(cmd, shell=True...where order_dt = '2016-01-26' limit 10; """ cmd = 'hive -e """'+sql.replace('"', "\'")+'"""' print cmd
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