(16)Hive——企业调优经验

原创 已于 2024-08-08 16:12:30 修改 · 1.9k 阅读 · 28 ·
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#hive #数据仓库

于 2024-02-14 17:39:55 首次发布

前言

 本篇文章主要整理hive-3.1.2版本的企业调优经验，有误请指出~

一、性能评估和优化

1.1 Explain查询计划

    使用explain命令可以分析查询计划，查看计划中的资源消耗情况，定位潜在的性能问题，并进行相应的优化。

    explain执行计划见文章：

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大数据Hive的资源管理与调度优化
软件工程实践的博客
10-22 650
在当今数据驱动的时代，Hive作为构建企业级数据仓库的核心工具，其性能直接影响整个数据平台的效率。然而，随着数据量呈指数级增长、查询复杂度不断提升，Hive集群的资源管理与任务调度面临着前所未有的挑战：资源分配不合理导致的查询延迟、集群利用率低下、任务之间资源竞争、高峰期性能波动等问题日益突出。本文将带领读者深入探索Hive资源管理与调度优化的核心技术，从底层原理到实际应用，构建一套完整的优化体系。
(15)Hive调优——数据倾斜的解决指南
爱吃辣条的博客
02-10 4288
Hive调优——数据倾斜指南
Hive内容分享(十五)：Hive面试题分享
之乎者也·的博客
01-04 1327
SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。
Hive调优之计算资源配置(一）
weixin_44318460的博客
09-21 3833
hive调优
Hive - hive.groupby.skewindata环境变量与负载均衡
evo_steven的专栏
12-24 9980
HiveQL 去重操作 和SQL一样，HiveQL中同样支持DISTINCT操作，如下示例： (1) SELECT  count(DISTINCT uid) FROM log (2) SELECT ip, count(DISTINCT uid) FROM log GROUP BY ip (3) SELECT ip, count(DISTINCT uid, uname) FROMlog G
Hive资源调优
LiuKingJia的博客
01-21 1105
一、OOM Buffer OOM堆栈溢出 Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.hive.serde2.WriteBuffers.nextBufferToWrite(WriteBuffers.java:261) at org.apache.hadoop.hive.serde2.WriteBuffers.write(WriteBuffers.java:237) at org.apache.h
hive估算reduce
zyy160alex5的专栏
05-28 854
hive估算reduce的逻辑如下： （1）     判断Job是否需要reduce操作，如不需要reduce操作，reduce数设置为0，跳出；如需要reduce操作，执行步骤（2）； （2）     判断Job是否在编译时确定reduce数为1，如编译确定为1，reduce数设置为1，跳出；如需要reduce操作，执行步骤（3）； （3）     判断Job是否手动设置reduce数，如
摸鱼大数据——Hive调优4-6
weixin_65694308的博客
06-04 1011
- 错误:[08S01][2] Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask。过程: 先将a表和b表的所有数据全部加载出来（全表扫描），然后进行join关联操作，最后对join后的数据进行age>=18的过滤操作。默认值为: false。
摸鱼大数据——Hive调优10-12
weixin_65694308的博客
06-05 697
此时如果执行统计的时候, 需要进行去重,那么去重工作是由reduce执行去重操作, 由于reduce只有一个, 所有的数据都在一个reduce中, 此时reduce的压力比较大。请注意: 这样的做法, 虽然会运行两个MR, 但是当数据量足够庞大的时候, 此操作绝对是值得的, 如果数据量比较少, 此操作效率更低。比如: 一个表有5条, 一个表有3条数据, 笛卡尔积结果就有15条数据 , 笛卡尔积中有大量数据都是无用数据。-- 动态分区插入数据中，注意partition后面小括号中指定的是前面表的分区字段。
HDP平台的Hive性能调优——Hive高性能最佳实践
06-03
标题中提到的“HDP平台的Hive性能调优——Hive高性能最佳实践”涉及Hadoop发行版平台（HDP）上Apache Hive的性能优化。Apache Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，它允许用户通过类SQL语言HiveQL来对大数据...
Hive调优-计算资源分配
diyiProgrammer的博客
02-19 1394
有些时候，代码运行速度慢、效率低，可能仅仅是因为资源分配不当。
Hive Hive性能调优
u011517132的博客
03-26 563
最近慢慢把工作中涉及到的Hive知识和优化方法整理一下 在实际业务中，我们使用的Hive通常是基于map reduce计算方式的。通俗的来讲，map负责映射或筛选关系（比如where，±等操作），reduce负责整合或这说规约操作（如group by，join等）。 通常我们要评估我们所写的hql性能，需要先知道所写hql的执行过程和mapredcue过程。 此处引用一张网上的图片，很好的表示和m...
【大数据之Hive】二十、Hive之调优相关配置及Explain查看执行计划
阿宁的博客
07-05 648
执行计划简单来说就是一个SQL语句最终翻译成多少个MapReduce，Map里做了什么，Reduce里做了什么。Explain显示的执行计划，由一系列Stage（整个执行计划的一个阶段，一条SQL语句会把整个阶段分为若干个执行计划）组成，Stage具有依赖关系，每个Stage对应一个MapReduce Job，或者一个文件系统操作等。
知识点整理：Hive
Charison的编程妙妙屋
05-14 1394
文章目录1 Hive 和传统数据库的区别2 Hive 内部表和外部表的区别3 数据倾斜（重点）3.1 数据倾斜的原因3.2 数据倾斜的典型场景及解决方案1. group by2. count（distinct）3. 大小表 Join4. 大表 Join 大表5. 通用的处理方法 1 Hive 和传统数据库的区别 数据更新： 由于 Hive 是针对数仓应用设计的，而数仓的内容是读多写少的，所以，HQL 不支持 INSERT INTO 表 Values（）, UPDATE, DELETE操作，仅支持查操作，
解锁 Hive 并行查询：跨集群适配与资源分配策略
最新发布
2501_93878496的博客
10-24 405
总结 Hive 并行查询跨集群适配和多集群资源分配的关键技术、策略及实施效果。
Hive企业级调优[1]——计算资源配置
qq_45115959的博客
09-19 1386
MapReduce 资源配置主要包括 Map Task 的内存和 CPU 核数，以及 Reduce Task 的内存和 CPU 核数。本教程的计算环境为 Hive on MR。计算资源的调整主要包括 YARN 和 MapReduce。
＜Zhuuu_ZZ＞HIVE(十三)性能调优
Zhuuu_ZZ的博客
09-22 735
你还在忍受运行一个Hive程序等待30秒，50秒甚至200秒？同学们，朋友们，时间就是生命，就是财富，看了这篇我呕心沥血的文章，秒那啥不是梦，如果嫌文章太长，请直接观看第四章 本地模式运行，强烈推荐！！！
Hive优化指南
TMH_ITBOY的博客
02-23 782
Hive作为大数据分析领域常用的仓库工具，即使是现在流式计算如火如荼背景下，Hive依然倍受各大厂商挚爱。 使用Hive过程中，面对各种各样的查询需求，需要具有针对性的优化。下面内容就是摘抄自《Hadoop 数据仓库实践》一书中关于Hive优化部分内容。在此，感谢作业的辛勤付出。 部分优化已经用于我的实际工作中。比如使用ORC存储文件、启用压缩、开始向量化等。此处记录下来，仅为学习和加强记忆。 1. 启用压缩 压缩可以使磁盘上的数据量变小，例如，文本文件格式能够压缩40%甚至更高的比例，这样可以通过降低I/
hive sql t调优
02-21
### Hive SQL 查询性能优化方法与最佳实践 #### 一、查询级别的优化策略 对于Hive SQL 的查询语句本身而言，其优化主要集中在减少不必要的计算开销上。例如，在处理多表连接时应避免使用相关子查询、笛卡尔积以及 `IN` 子句等可能导致效率低下的语法结构[^2]。 为了改善这种情况，推荐采用如下措施： - 使用 `JOIN` 替代嵌套子查询来提升读取速度； - 尽可能利用分区裁剪功能缩小参与运算的数据范围； - 对频繁使用的字段创建索引来加速检索过程； ```sql -- 不推荐的做法：存在潜在的性能瓶颈 SELECT * FROM tableA WHERE id IN (SELECT ref_id FROM tableB); -- 推荐做法：通过 JOIN 提高效率并保持良好的可维护性 SELECT A.* FROM tableA AS A INNER JOIN tableB AS B ON A.id = B.ref_id; ``` #### 二、表级设计考量因素 合理的物理存储布局同样有助于增强系统的响应能力。这包括但不限于以下几个方面： - **压缩编码**：适当选用适合业务场景的数据压缩方式能够显著降低磁盘I/O成本； - **分桶机制**：依据某些特定列对记录实施散列分布从而实现更高效的聚合操作； - **外部表 vs. 管理表的选择**：根据数据源特性决定是否要建立临时性的外表还是持久化的内表形式[^3]。 #### 三、集群资源配置调整 最后但并非最不重要的是，针对运行环境本身的参数微调也不容忽视。比如合理规划YARN队列权重分配比例、调节MapReduce任务并发度上限等等均能带来不同程度上的正面影响[^4]。 综上所述，通过对上述三个层面——即查询编写习惯改进、数据库对象属性设定修改还有硬件设施效能挖掘——进行全面而细致的工作，便可以在很大程度上缓解乃至彻底消除由HiveSQL所引发的各种性能挑战[^1]。
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