Hive系列---调优

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分类专栏： Hive系列 文章标签： hive hadoop big data
于 2019-03-01 21:38:49 首次发布
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Hive系列之-6、Hive的调优
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河
11-22 222
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 大数据系列文章目录 目录本地模式空key处理空key过滤空key转换SQL优化Group ByCount(distinct)笛卡尔积并行执行严格模式存储方式和压缩方式结束 本地模式 大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，H
Hive高级用法01-hive调优
小梁
07-24 1971
文章目录1. 查看执行计划    1.1 执行计划有什么用:    1.2 怎么查询执行计划    1.3 简单示例2.建表优化      2.1 建分区表         2.1.1 什么是分区表   &nbs
大数据Hive--企业级调优
xd__xy的博客
04-19 1050
Explain呈现的执行计划，由一系列Stage组成，这一系列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。
Hive-on-Spark调优
S1124654的博客
07-22 1774
Hive-on-Spark调优
Hive学习---7、企业级调优
星光不问赶路人，岁月不负有心人
06-05 910
Hive学习---7、企业级调优
Hive调优
qq_73181349的博客
04-13 1277
Hive调优汇总：分组聚合优化、join优化、数据倾斜优化、任务并行度优化、小文件合并优化等
Hive教程-详细全部
冰冰冰
09-16 9561
第1章Hive基本概念 1.1 什么是Hive 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 Hive架构原理 1.4 Hive和数据库比较 1.4.1 查询语言 1.4.2 数据更新 1.4.3 执行延迟 1.4.4 数据规模 第2章Hive安装 2.1 Hive安装地址 2.2 MySql安装 2.2.1 安装包准备 2.2.2 安装MySql 2.2.3 配置MySql 2.3 Hive安装部署 2.4 Hive元数据配置到MySql 2.3.1拷贝驱动 2.3.2 配置Met
Hive详细讲解-调优分区表速通
m0_52474839的博客
01-27 1225
hive设置本地模式。
Hive系列 (十)：Hive调优
Eric Ray的博客
09-09 3241
Hive优化详细解释
hive性能调优详解系列之hive语法和参数层面调优_数仓工程师必备hive调优方案
老姜的数据江湖
10-27 2245
hive作为数仓工程师必不可缺少的计算组件，在工作中经常遇到一些调优问题，本篇文章是hive性能调优详解系列之第二篇hive语法层面调优。上一篇可点击hive建表设计层面调优 一.hive语法层面和参数调优 hive语法和参数调优将是hive调优一大重点，并能间接解决数据倾斜问题，同事提升运行效率也是重中之重。 1.1查看hive执行计划 Hive的SQL语句在执行之前需要将SQL语句转换成MapReduce任务，因此需要了解具体的转换过 程，可以在SQL语句中输入如下命令查看具体的执行计划。 ##查看执
27-数据仓库与Apache Hive-2
08-05 283
理论上来说，任何一款编程语言只要具备读写数据、处理数据的能力，都可以用于数仓的开发。比如大家耳熟能详的C、java、Python等；关键在于编程语言是否易学、好用、功能是否强大。遗憾的是上面所列出的C、Python等编程语言都需要一定的时间进行语法的学习，并且学习语法之后还需要结合分析的业务场景进行编码，跑通业务逻辑。不管从学习成本还是开发效率来说，上述所说的编程语言都不是十分友好的。在数据分析领域，不得不提的就是SQL编程语言，应该称之为分析领域主流开发语言。
关于过滤器（Filter）的学习
2302_82033302的博客
08-05 693
摘要：过滤器是Java Servlet中的组件，用于拦截请求和响应，实现预处理、后处理、访问控制等功能。开发步骤包括：1)实现Filter接口并重写init、doFilter、destroy方法；2)在web.xml配置过滤器映射。示例1演示字符编码设置过滤器，示例2展示VIP用户动态欢迎语功能。多个过滤器按配置顺序执行，通过chain.doFilter()传递请求。过滤器能有效集中处理通用逻辑，提高代码复用性。
31-数据仓库与Apache Hive-Insert插入数据
08-08 314
hive 官方推荐第三种方式!
【Spring Boot 快速入门】八、登录认证（二）统一拦截
最新发布
m0_72516377的博客
08-09 729
本文介绍了Java Web开发中的两种统一拦截技术：Filter过滤器和Interceptor拦截器。Filter是Java Web三大组件之一，主要用于拦截请求、执行通用逻辑（如登录校验、统一编码处理等），通过实现Filter接口并配置拦截路径即可使用。文章详细讲解了Filter的执行流程、拦截路径配置方式以及多过滤器链的执行顺序，并提供了完整的登录校验实现代码。Interceptor是Spring框架提供的机制，用于动态拦截控制器方法执行，使用方式与Filter类似但更灵活，通过实现HandlerInt
大数据存储域——Hive数据仓库工具
庄小焱
08-06 475
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，本质上是SQL到MapReduce的转换器，适合海量数据的批处理查询。与传统数据库相比，它存储在HDFS上，计算执行依赖MapReduce等，不支持实时操作和完整事务。其架构包括JDBC/ODBC接口、Thrift Server、Web界面、命令行界面、驱动器、解析器、任务计划器、元数据存储、执行器、优化器等组件。Hive的元数据存储可选择外部数据库（推荐MySQL/PostgreSQL）或本地嵌入式数据库。执行引擎可选MapReduce、Tez、Spar
[AI 生成] hive 面试题
水帘洞天
08-06 978
- 解析JSON数组（假设logs字段为：'{"actions":[{"type":"click","time":100},{"type":"view","time":50}]}'）SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;SELECT user_id, COLLECT_LIST(order_id) AS order_ids -- COLLECT_SET 去重。-- 启用CBO（Cost-Based Optimizer，Hive 2.0+）
32-Hive SQL DML语法之查询数据
08-08 232
案例：在数据集中有一份数据文件《us-covid19-counties.dat》，里面记录了2021-01-28美国各个县累计新冠确诊病例数和累计死亡病例数。
hive-日期拆分为多行
chinacmt的博客
08-08 222
【代码】hive-日期拆分为多行。
Linux下GCC的C++实现Hive到Snowflake数据迁移
weixin_30777913的博客
08-08 323
数据库/表名.hql。
hive -e
04-24
### Hive `-e` 参数的用法 Hive 提供了一个命令行工具，允许用户通过 `hive -e` 执行单条 SQL 查询或者一系列查询语句。此参数主要用于运行简单的 HiveQL 脚本或命令。 #### 语法 ```bash hive -e "SQL_QUERY" ``` 其中 `"SQL_QUERY"` 是要执行的具体 HiveQL 语句。如果需要执行多个查询，则可以将它们连接在一起并用分号 (`;`) 隔开[^1]。 #### 示例 以下是几个常见的使用场景： 1. **执行简单查询** 如果只想查看某个表的内容，可以直接写一条 SELECT 语句： ```bash hive -e "SELECT * FROM employees LIMIT 10;" ``` 2. **创建表并加载数据** 可以一次性完成建表和加载数据的操作： ```bash hive -e " CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee ( id INT, name STRING, salary DOUBLE ); LOAD DATA INPATH '/data/employee.txt' INTO TABLE employee; " ``` 3. **处理特殊字符** 当 SQL 中包含单引号时，需注意转义问题。例如插入含有单引号的数据时，可采用 PostgreSQL 类似的解决办法[^2]: ```bash hive -e "INSERT INTO table_name VALUES ('<html><script>let a=''a''</script></html>');" ``` 或者使用反斜杠进行转义： ```bash hive -e "INSERT INTO table_name VALUES ('<html><script>let a=\\'a\\'</script></html>');" ``` 4. **导出查询结果到文件** 结合重定向功能，可以将查询结果保存至本地文件： ```bash hive -e "SELECT * FROM sales;" > output.csv ``` 5. **调优配置** 在某些情况下可能需要调整 MapReduce 的行为，比如设置 Reduce 数量来优化性能。可以通过 `SET` 命令实现这一点： ```bash hive -e " SET mapred.reduce.tasks=-1; SELECT COUNT(*) FROM large_table WHERE condition='value'; " ``` ### 注意事项 - 若涉及复杂逻辑建议编写独立 `.hql` 文件并通过 `-f` 参数提交。 - 对于大规模作业应考虑资源分配合理性和集群负载情况[^3]。
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