hive占用CPU100%

最新推荐文章于 2024-04-13 20:49:38 发布
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本文记录了一次Hive进程导致CPU占用率异常升高的排查过程。通过对用户进程进行监控，发现具体的问题所在，并进一步介绍了如何使用JRockit JVM来深入分析进程栈情况的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近又再次碰到了hive占用CPU100%的情况。通过ganglia发现是用户进程占用率高（而并非系统进程）

如图：

待查中……

 关于此问题，要对当前的进程的栈情况进行了解，需要重温下jrockit如何剖析stack的情况了。参考文章：使用JRockit JVM剖析当前进程

 

netty cpu 占用率 高_交换机CPU使用率高问题定位
weixin_39904612的博客
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hiveserver2服务cpu使用异常高_一次线上服务高 CPU 占用优化实践
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关于hive运行脚本CPU占用率100%的情况
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07-29 4477
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hive job sql 优化 之CPU占有过高
weixin_33701294的博客
05-27 1284
最近有个SQL运行时长超过两个小时，所以准备优化下首先查看hive sql 产生job的counter数据发现总的CPU time spent 过高估计100.4319973小时每个map的CPU time spent排第一的耗了2.0540889小时建议设置如下参数：1、mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize现在是25...
hive占用CPU100%2
分布式应用与服务器架构专栏
01-08 3720
今天又再次出现了CPU100%的情况（严格来讲是4个CPU都被占满了达到了400%） 通过剖析当前进程发现，有7个线程全部堵塞在HashMap.getEntry这个方法上面，部分thread运行信息如下： 18326: ===== FULL THREAD DUMP =============== Tue Jan  8 09:40:49 2013 Oracle JRockit(R) R28
HIVE跑个insert into select xxx 为什么CPU飙高
美丽的毛毛草
05-19 1626
HIVE跑个insert into select xxx 为什么CPU飙高 近期做一款数据湖的选型性能比对，发现跑个Hive的insert into select xxx做入库的性能测试时，想着按理map阶段都是从一张表里面读取数据对磁盘IO有压力而已，结果发现集群的cpu也伴随着比较高，我们来分析分析吧！ 执行HIVE SQL如下： 跑完，发现磁盘IO与CPU都有一个峰值的高 1. 现象展示 这里磁盘能理解，hadoop hdfs这里采取了策略，最先开始的表数据激进在机器单机的某块盘上所以起初的Map
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01-07
Hive那些事儿之八-大数据踩过的坑——Hive insert 我在对Hive表数据清洗后，使用了如下SQL将结果集插入到新表中: insert into db_name.table_name_1 ( col_1,col2,col3 ) with temp_table_1 as ( select id,col_2 ...
Hive的基本操作2
lvqianqian_csdn的博客
03-03 938
3.1.6 Hive事务操作 Hive开始支持事务，是在Hive0.14之后。HDFS的文件，只能允许新建，删除，对文件中的内容进行更新，不允许单条修改。Hive的文件存储是基于HDFS文件存在的，所以原则上不会直接对HDFS做文件内容的事务更新，只能是采取另外的手段来完成。即用HDFS文件作为原始数据，用delta文件作为操作日志的记录。当访问Hive数据时，根据HDFS文件和delta文件做...
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weixin_45417821的博客
04-06 407
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最近对线上一个执行频率为半小时的任务进行优化，需要在每半个小时的前二十分钟内完成，但是因为前置大概需要执行7/8/9min，所以该job必须在10min内执行完成。      目前发现需要进行优化的较多出现在出现join、distinct的情况下，而且一般都是reduce过程较慢。      Reduce过程比较慢的现象又可以分为两类： 情形一：map已经达到100%,而reduce阶段一直
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创建表时，特别是宽表，尽量使用 ORC、ParquetFile 这些列式存储格式，因为列式存储的表，每一列的数据在物理上是存储在一起的，Hive查询时会只遍历需要列数据，大大减少处理的数据量。在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务（比如一个作业的某个任务进度只有50%，而其他所有任务已经运行完毕），则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。但是不推荐使用这个语法。
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