hive的sql优化方法[持续更新]

最新推荐文章于 2025-08-31 03:55:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-31 03:55:15 发布 · 275 阅读 · 0 ·
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博客介绍了SQL查询优化的技巧，包括列裁剪，查询时只选所需字段；表关联时，小表在前大表在后以减少资源占用；多采用子查询，先查出所需数据再关联；写过滤条件时，最好在map阶段对表进行过滤。

①列的裁剪，查询时只写我们需要的字段，提高效率

②两张表关联时，可以把数据量小的表写在前面，大表写在后面，这样在加载时会把小表加载到内存中，减少资源占用。

③多采用子查询，查出需要的数据，再与其他表关联

④写对表的过滤条件时，最好在map阶段就对表进行过滤，不要再reduce阶段过滤

 

【Python系列】python文件或文本加密（4种方法）
优快云明星博主，认证博客专家，视频、Matlab领域优质创作者。
06-17 2万+
Date: 2018.6.17 端午 文章目录1、参考2、python下编译py成pyc和pyo （文件加密）3、将Python文件转成exe封装（文件加密）4、采用hashlib或pycrypto模块进行文本加密 1、参考 https://my.oschina.net/wizardpisces/blog/107445 https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4501128.html http://help.sense.com.cn/?p=165 http:/
如何优化Hive的查询性能？请详细说明查询优化的各个层面（SQL优化、配置优化、资源优化等）和具体方法。
chunzhi128的博客
05-30 1100
Hive查询性能优化涉及SQL语句优化、配置参数调整、数据存储优化和资源分配等多个方面。SQL优化包括尽早过滤数据、避免笛卡尔积、小表JOIN优化和减少子查询；配置参数方面需合理设置执行引擎、并行度、内存参数和向量化执行；数据存储优化建议采用ORC/Parquet格式、数据压缩以及分区分桶策略；资源优化需调整YARN配置和JVM重用。此外，还需处理数据倾斜问题、收集统计信息分析执行计划，并通过监控工具持续优化。综合运用这些方法可以显著提升Hive查询性能。
Hive sql优化
06-13
从数据倾斜，jvm重用，语句编写等方面对hive查询进行优化。
HIVE SQL优化
chige0690的博客
06-19 712
作为数据仓库的利器，大部分的数仓工作者大部分时间都在写Hive Sql，根据作者经验整理出单纯的Hive Sql调优。 一. 普通场景下的sql优化 1. 列裁剪 由于数仓底层存储大都采用列式存储，如ORC/PARQUET，所以可以采用列裁剪的方式减少扫描的字段。 2. 分区裁剪 即查询数据表...
hive sql 优化
weixin_34204057的博客
05-05 121
Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。 使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别， 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。 基本原则： 1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段 select … ...
Hive SQL优化技巧：让你的大数据查询快10倍
最新发布
2502_91592937的博客
08-31 684
本文系统阐述了Hive SQL查询性能优化的完整方法论，通过从理论基础到实践应用的全方位解析，提供了将大数据查询效率提升10倍以上的技术路径。我们构建了"四维优化框架"：数据组织优化、查询逻辑优化、执行计划调优和集群资源配置，通过7大核心技术类别和28个具体优化手段，形成了可系统化实施的性能提升方案。无论是处理百亿级数据仓库还是复杂ETL pipeline，本文提供的优化策略均经过生产环境验证，能够显著降低计算资源消耗，缩短查询响应时间，并建立可持续的性能管理体系。性能问题的四大表现类型执行时间过长。
HiveSQL经典面试题（建议点赞收藏）
xiayuhaisong的博客
02-07 5912
【代码】HiveSQL经典题目（2024持续补充）
Hive SQL进阶：掌握这些SQL查询技巧，让你的数据报告更加精准和高效！
数据与算法架构提升之路专栏
08-05 1300
这份文档提供了一系列的SQL查询示例，用于解决数据分析中的常见问题，如用户活跃度、留存率、销售统计等。通过这些示例，用户可以学习如何使用SQL进行高效的数据查询和分析。
Hive SQL大厂面试题必考大全
优快云 精品推荐
07-17 1054
专栏内容涵盖了基于Hive SQL的各类题目，旨在通过解析经典问题和案例，帮助读者深入理解Hive SQL的原理和应用。每篇文章都将附带完整的题目代码和详细的解题思路，理论与实践相结合，帮助你更好地掌握Hive SQL的知识。
Hive SQL的优化
网络空间发展与战略研究
12-29 6243
本章只是从HQL层面介绍一下，日常开发HQL中需要注意的一些优化点，不涉及Hadoop层面的参数、配置等优化。 1 使用分区剪裁、列剪裁 在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。 在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤，比如： SELECT a.id FROM lxw1234_a
HIVE SQL 优化
weixin_46010244的博客
10-16 2001
因为count distinct操作需要用一个Reduce Task来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，一般count distinct使用先group by再count的方式替换，虽然会多用一个Job来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的。数据倾斜的原理都知道，就是某一个或几个key占据了整个数据的90%，这样整个任务的效率都会被这个key的处理拖慢，同时也可能会因为相同的key会聚合到一起造成内存溢出。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。
hive SQL优化
manweizhizhuxia的博客
05-05 2001
1、多次INSERT单次扫描表 使用场景： --当需要多次从一张分区表查出某分区的数据放到一张新表时，下边SQL会多次扫描表。 INSERT INTO temp_table_20201115 SELECT * FROM my_table WHERE dt ='2020-11-15'; INSERT INTO temp_table_20201116 SELECT * FROM my_table WHERE dt ='2020-11-16'; 使用方法： --只用扫描一次表。 FROM my_table IN
HiveSQL优化
AGI爱好者_数仓&可视化&数据分析工程师_Vae’伯乐‘
11-26 2193
将那些产生倾斜的key和对应v2的数据, 从当前这个MR中移出去, 单独找一个MR来处理即可, 处理后, 和之前的MR进行汇总结果即可。候, 将其提前配置设置好即可, 在后续运行的时候, 程序会自动将设置的key的数据单独找一个MR来进行处理即可, 处。当前这个k2的数据存在数据倾斜, 自动将其剔除, 交由给一个单独的MR来处理即可,两个MR处理完成后, 将结果基于。思路: 在执行MR的时候, 会动态统计每一个 k2的值出现重复的次数, 当这个重复的次数达到一定的阈值后, 认为。
Hive SQL性能优化：深度解析MapReduce阶段
在实际应用中，还需要结合业务需求和集群资源状况，通过监控和调优工具（如Hive的Explain命令和Hadoop的YARN Resource Manager）来持续监控和优化查询性能。同时，定期更新和升级到最新的Hive和Hadoop版本也是保持...
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