hive sql 的一些优化点

最新推荐文章于 2025-12-16 09:18:35 发布
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#sql #数据库 #hive #大数据

文章深入探讨了在SQL查询中如何有效使用UNION操作符，分析了其对查询性能的影响，并提供了关于如何优化SQL语句以提升数据库处理效率的实用建议和细节问题。
浅谈Hive SQL的优化
Code_zhu的博客
02-17 6719
目前团队的数据处理都在Hadoop集群上， 一是因为需要处理的数据量都是亿级的，这种规模的数据适合用Hadoop集群并行处理； 二是免除了分库分表给查询处理上带来的麻烦。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它将存储在HDFS上的结构化的文件映射成一张关系型数据库表，提供简单的SQL查询功能。本文结合Hive SQL的运行原理谈一谈Hive SQL的优化问题。 1. 数据过滤应尽早做，同时只选择所需要的列 这个原则在传统的RDMS数据中应该也适用，因为数据提前过滤了之后进行join或者其他操
Hivesql常用优化技巧
weixin_56175042的博客
11-05 7411
首先介绍下什么是HIve？ 1.基于Hadoop的开源的数据仓库工具，用于处理海量海量结构化数据。 2.Hive把HDFS中的结构化的数据文件映射成数据表。 3.Hive通过HiveSQL进行解析和转换，最终映射成一系列在hadoop上运行的mapreduce任务，通过执行这些任务完成分析和处理。 4.HiveSql和Mysql一样，都遵循着SQL的标准，因此它们很多语句都是一样的。 一、先复习下SQL的语句的结构 SELECT * （必须） FROM 表（数据源） WHERE
HiveSQL优化
weixin_42361347的博客
04-08 1032
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全方位优化详解
sunxunyong的博客
07-01 2015
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
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。
HiveSQL常用优化技巧
二八定律法则
06-01 1887
HiveSQL常用优化技巧
hive sql执行优化策略集合
qq_24022561的博客
06-11 1098
mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack含义是单节点和单机架上的最小split大小。set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000 （默认1000）表示每个maper或reducer可以允许创建的最大动态分区个数，可以设置大一些，主要看表分区有多少个，超出则会报错。3、mapper数量调整：一般来讲，如果输入文件是少量大文件，就减少mapper数；
HIVE大数据平台SQL优化分享
wowulita123的博客
05-11 1487
此文章是大数据平台运维组从多维度参数（CPU，内存，运行时长等）筛选出TOP任务，联合数据开发人员进行优化，最终出具优化方案优化跑批作业的业务逻辑，SQL逻辑等，并跟进方案落地和报告整理。
hive sql&spark 优化
biqidaoer的专栏
12-04 571
在数据抽取中常用到从其他数据库抽取数据后数据灌入到hive数据库的情况。大体逻辑是，连接源数据库，抽取数据，缓存转换，数据插入到hive数据库（或者直接覆盖db文件）。中间源数据库的效率和代码质量、抽取数据的服务器资源、数据转换的效率、hive数据的插入sql效率等都是限制数据抽取效率的瓶颈，如何在保证系统稳定的情况下，效的优化各阶段的运行速度，从而整体提高数据抽取的效率，是一个比较大的课题。从三个方面做思考：源数据库优化，抽取过程优化，数据灌入优化。
hivesql常用优化技巧
加油小白的博客
02-02 2216
一、列裁剪与分区裁剪 1.列裁剪（只查询需要的字段，千万不要直接写 select * from） 列裁剪就是在查询时只读取需要的列。当列很多或者数据量很大时，如果select所有的列或者不指定分区，导致的全列扫描和全表扫描效率都很低。 2.分区裁剪（有分区条件的一定要加上分区条件【如：dt...】） 分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。 二、排序技巧–distribute by 与sort by 配合使用代替 order by order by：将结果按某个字段全局排序，导致所有map端数据都进入一个r
精选资源
Hive SQL性能优化
02-26
#### 三、Hive SQL优化技巧与注意事项 1. **列裁剪和分区裁剪**： - **分区裁剪**：通过WHERE子句中的条件来指定查询特定的分区，避免全表扫描，显著提高查询效率。 - **列裁剪**：仅选择需要的列，减少数据传输...
SQLAlchemy 核心 API 深度解析：超越 ORM 的数据库工具包
不懂先生的博客
12-13 414
SQLAlchemy Core 提供了强大的表结构定义能力，支持复杂的约束、索引和数据类型。# 示例：高级表结构定义# 枚举类型定义# 约束定义# 索引定义# 关联表示例SQLAlchemy 允许深度定制，包括创建自定义数据类型和扩展 SQL 编译器。# 示例：创建自定义 JSON 查询过滤器"""自定义 JSON 路径查询表达式"""operator=None # 自定义操作符"""为 PostgreSQL 编译 JSON 路径查询"""# 使用自定义 JSON 路径查询# )
upload、very_easy_sql、i-got-id-200
2501_91671229的博客
12-15 1131
在Perl的CGI模块中，param()是核心方法之一，主要用于获取HTTP请求中的参数数据，包括表单提交的普通参数、URL查询参数，以及文件上传的文件句柄。基本作用param()方法的核心是解析CGI请求中的参数，支持两种常见的HTTP请求方式：GET请求：解析URL中?后的查询字符串（如http://example.com/cgi-bin/script.pl?
MyBatis基础入门《十二》批量操作优化：高效插入/更新万级数据，告别慢 SQL！
小二丶的博客
12-15 611
本文详细介绍了MyBatis批量操作的三种实现方案及性能对比。针对大数据量场景，推荐使用SqlSession的BatchExecutor模式，通过JDBC的addBatch()实现高效批量写入；对于中小批量数据，可使用XML中的foreach标签构建单条INSERT语句；同时分析了Spring事务批量的局限性。文章还提供了生产环境最佳实践，包括分批处理、数据库调优等建议，并通过实测数据展示了不同方案的性能差异。最后解答了常见问题并给出场景化推荐方案，帮助开发者应对海量数据写入挑战。
MySQL 及 SQL 注入
csbysj2020
12-11 498
MySQL 是一款开源的关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发。它遵循 GNU 通用公共许可证（GPL），可以在商业和非商业环境下使用。MySQL 支持多种编程语言，如 C、C++、Java、PHP、Python 等，并且拥有丰富的扩展功能和优秀的性能。SQL 注入是一种常见的网络安全漏洞，它允许攻击者通过在 SQL 语句中插入恶意代码，从而获取数据库的控制权限。攻击者可以利用 SQL 注入攻击，窃取敏感数据、修改数据、删除数据、执行任意命令等。
SQL篇——【MySQL篇：SQL理论】SQL 与关系型数据库核心要点详解
2403_88453964的博客
12-12 1098
本文系统介绍了关系型数据库的核心概念与SQL操作指南。主要内容包括：1.关系型数据库基础概念，包括主流数据库产品对比；2.SQL语言详解，涵盖DDL（数据定义）、DML（数据操作）、DQL（数据查询）和DCL（数据控制）四大类语法；3.数据库函数与约束机制，包括字符串、数值、日期函数及主键、外键等约束类型；4.多表查询技术，涉及内连接、外连接、子查询等复杂查询方法；5.事务管理，详细说明ACID特性、隔离级别及并发控制。全文采用示例驱动的讲解方式，提供大量实用SQL代码片段，适合作为关系型数据库学习的系统参
Graphiti：Cypher与SQL的“同声传译“，一个让图数据库和关系数据库握手言和的验证器
最新发布
Debroon
12-16 802
问题解法关键数据图和表无法直接比较把图查询翻译成SQL路径=JOIN翻译规则不统一定义诱导关系模式+SDT自动生成用户schema不同残差转换器RDT语法替换需要验证等价性复用VeriEQL/Mediator34个bug被发现方法是否有效410个benchmark测试77.6%完全验证，翻译6.3ms把"跨模型验证"降维成"同模型验证"——不是教两种语言互相理解，而是都翻译成同一种语言再比较。图数据库查询（Cypher）QGQ_GQG​。
用 pg_buffercache 和 pgfincore 彻底解剖 PostgreSQL 双缓存
安呀智数据坊的博客
12-11 455
在数据库日常使用中，我们常常会遇到一个有趣的现象：一个复杂的查询，第一次运行时可能需要数十秒，而紧接着第二次执行，却在瞬间完成。
nl2sql技术实现自动sql生成
疾风sxp的博客
12-12 660
本文介绍了NL2SQL技术，这是一种将自然语言查询转换为SQL语句的技术。文章详细解析了四个关键实现步骤：首先将数据库结构存入向量库；然后通过大语言模型提取用户查询关键词；接着匹配相关表和字段；最后构造提示词让LLM生成SQL语句。该技术能显著提高查询效率，降低错误率，适合非技术人员使用。通过优化向量模型和提示词设计，NL2SQL可成为智能数据工具的核心组件，未来结合更多AI技术将具有更大发展潜力。
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