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...对于小表可以直接从从hdfs直接拿到本地计算 2.并行计算 通过设置以下参数开启并行模式： set hive.exec.parallel=true; 注意：hive.exec.parallel.thread.number...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
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。...开启 Bucketed Map Join 在 Hive 中，hive.optimize.bucketmapjoin 参数用于控制是否启用桶映射连接（Bucket Map Join）优化。
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
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
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。
，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;...set hive.optimize.index.filter=true;--自动使用索引，使用聚合索引优化group by操作，如果是orc表，可以使用orc的索引，加快读取hive表的数据 set
Hive自动执行这种裁剪优化。 ...3.5.6 利用Hive对UNION ALL优化的特性 多表union all会优化成一个job。 ...3.5.7 解决Hive对UNION ALL优化的短板 Hive对union all的优化的特性：对union all优化只局限于非嵌套查询 消灭子查询内的group by 示例1：子查询内有group...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在提供最终执行前，优化每个查询的执行逻辑和物理执行计划。...如下：用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。
3.配置角度优化 我们知道了性能低下的根源，同样，我们也可以从Hive的配置解读去优化。...Hive系统内部已针对不同的查询预设定了优化方法，用户可以通过调整配置进行控制， 以下举例介绍部分优化的策略以及优化控制选项。...Hive 自动执行这种裁剪优化。...4.5解决Hive对UNION ALL优化的短板 Hive 对 union all 的优化的特性：对 union all 优化只局限于非嵌套查询。...5.优化总结 优化时，把hive sql当做mapreduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。
hive的一些join操作以及hivejoin操作的优化 1. Join原理 ?...User、Order如上，进行Join操作 SELECT u.name, o.orderid FROM user u JOIN order o ON u.uid = o.uid; Hive...Join优化 在正常生产环境下，上述Join操作虽然通用，但是会很浪费时间，因为不仅需要Map阶段，还需要Reduce阶段整合数据，所以上述Join操作也称作（Reduce Side Join）...= true，这样hive会自动判断当前的join操作是否合适做map join，主要是找join的两个表中有没有小表。...= true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat
create database demo; use demo; set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地mr //设置local mr的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用...local mr的方式，默认为134217728，即128M set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=51234560; //设置local mr的最大输入文件个数...，当输入文件个数小于这个值时采用local mr的方式，默认为4 set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10; set hive.fetch.task.conversion
的，合并 这样就会先合并小文件，然后再启动 MapReduce 了 场景3 任务 reduce 普遍运行缓慢，迟迟没有运行完，那么需要合理调整 reduce 数量 如果不调整，hive 会自动帮你确定...mapred.reduce.tasks=15; 当然 reduce 也不是越多越好，reduce 太多可能会产生非常多的小文件，增加 namenode 压力，执行 MapReduce 任务也会产生很多的map任务 三、小文件合并优化...--设置map端输出进行合并，默认为true set hive.merge.mapfiles = true--设置reduce端输出进行合并，默认为false set hive.merge.mapredfiles...能用一个 sql 写完，绝不用临时表 （4）hive 可以自动把 union all 优化成一个 jon，但尽量不要再 union all 中写 group by 和 join，可以做一个临时表。...= true;默认为trueset hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; （4）使用 hive 自动的数据倾斜优化 set hive.groupby.skewindata
未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。...还对这两阶段的作业做了额外的优化。...这一优化大幅地减少了第一个作业的Reduce输出IO以及第二个作业Map的输入数据量。最终在同样的运行环境下优化后的语句执行只需要原语句20%左右的时间。优化后的MapReduce作业流如下： ?...从上述优化过程我们可以看出，一个简单的统计需求，如果不理解Hive和MapReduce的工作原理，它可能会比优化后的执行过程多四、五倍的时间。...我们在利用Hive简化开发的同时，也要尽可能优化SQL语句，提升计算作业的执行效率。 注：文中测试环境Hive版本为0.9
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。...语句优化 1....使用with as可以避免Hive对不同部分的相同子查询进行重复计算。...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
基于Operator转为Task，基于物理计划树(算子树) 实现物理优化 CBO优化 实现原理 Hive使用HiveVolcanoPlanner 继承原生的Calcite VolcanoPlanner...转换RelNode为Hive的优化后的ASTNode，基于优化后的ASTNode生成Hive逻辑算子树Operator，并执行后续解析操作。...Hive基于CBO优化的解析数据对象流转如下所示： Hive CBO实现内核：在QB转Operator逻辑计划时进行扩展处理，QB → Calcite CBO优化 → Operator。...但Hive作为SQL on Hadoop的事实标准却一直影响着大数据SQL发展，且企业大量的存量业务都以Hive SQL构建。 本文通过背景介绍、解析流程、CBO优化三部分详述Hive CBO原理。...Hive SQL核心解析流程包括解析、语义分析、逻辑优化、物理优化步骤。
/提示优化器转化为map join（早期的 Hive 版本的优化器是不能自动优化 map join 的）。...2.3 优化器类型 上表中带①符号的，优化目的都是尽量将任务合并到一个 Job 中，以减少 Job 数量，带②的优化目的是尽量减少 shuffle 数据量 2.4 hive查看执行过程 explain...然后会再按照 age 进行分组，再进行一次 distinct 操作 3. hive 优化策略 3.1 Hadoop框架计算特性 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题 Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低...这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题 数据量较大的情况下，慎用 count(distinct)，group by...】hive 数据倾斜、优化策略、hive执行过程、垃圾回收 本文为从大数据到人工智能博主「bajiebajie2333」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明
- Hive执行计划 - Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化...从 Hive 2.3.0 开始支持； explain analyze：用实际的行数注释计划。从 Hive 2.2.0 开始支持； explain cbo：输出由Calcite优化器生成的计划。...说明 hive 底层会自动帮我们进行优化，所以这两条sql语句执行效率是一样的。...在Hive 0.11版本及之后，Hive默认启动该优化，也就是不在需要显示的使用MAPJOIN标记，其会在必要的时候触发该优化操作将普通JOIN转换成MapJoin，可以通过以下两个属性来设置该优化的触发时机...： hive.auto.convert.join=true 默认值为true，自动开启MAPJOIN优化。
《Hive重点难点：Hive原理&优化&面试(上)》 Hive计算引擎 目前Hive支持MapReduce、Tez和Spark 三种计算引擎。...企业级性能优化 Hive性能问题排查的方式 当我们发现一条SQL语句执行时间过长或者不合理时，我们就要考虑对SQL进行优化，优化首先得进行问题排查，那么我们可以通过哪些方式进行排查呢。...Hive性能调优的方式 为什么都说性能优化这项工作是比较难的，因为一项技术的优化，必然是一项综合性的工作，它是多门技术的结合。我们如果只局限于一种技术，那么肯定做不好优化的。...最新的Hive 3.0中新增了 count(distinct ) 优化，通过配置 hive.optimize.countdistinct，即使真的出现数据倾斜也可以自动优化，自动改变SQL执行的逻辑。...ORC优化是对RCFile的一种优化，它提供了一种高效的方式来存储Hive数据，同时也能够提高Hive的读取、写入和处理数据的性能，能够兼容多种计算引擎。
接着上一章我们讲的hive的连接策略，现在我们讲一下hive的数据存储。 下面是hive支持的数据存储格式，有我们常见的文本，JSON，XML，这里我们主要讲一下ORCFile。...• 灵活的数据模型 – 支持所有的hive类型，包括maps. ?...; – set hive.optmize.bucketmapjoin=true; – set hive.optmize.bucketmapjoin.sortedmerge=true...; – set hive.auto.convert.join=true; – set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; –...– set hive.enforce.bucketing=true; – set hive.enforce.sortng=true; • These and more
Left Semi-Join Hive支持的Join方式有Inner Join和Outer Join，这和标准SQL一致。除此之外，还支持一种特殊的Join：Left Semi-Join。...Left Semi-Join即左半开连接，Hive使用左半开连接实现 in / exists 语法，在0.13版本推出IN/NOT IN/EXISTS/NOT EXISTS 语法后，已经不经常使用。...作用相当于： SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B); StreamTable Hive在执行Join时，默认会将前面的表直接加载到缓存...所以在SQL语句中，大表放在join后面，会有很好的优化效果，或者可以直接标注为StreamTable，来指定进行stream的表。...STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1) MapJoin Hive
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