Hive 查询优化【引文】 (2012-07-18 18:35:48)转载▼原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1341214750402.html一、join优化Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作

解释：1、JVM重用是hadoop调优参数的内容，对hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或者task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。hadoop默认配置是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，这是jvm的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成千上万个task任务的情况。    JVM重用可以使得JVM实例在同一个JOB中重

认为在运行hive sql时可以根据数据情况进行设置，当然还有一些join的优化的配置需要单独研究。 mapred.reduce.tasks：每个作业的reduce任务数，默认是hadoop client的配置1个；hive.exec.reducers.bytes.per.reducer：每个reducer的大小，默认是1G，输入文件如果是10G，那么就会起10个reduc

日志记录了程序运行的过程，是一种查找问题的利器。Hive中的日志分为两种1. 系统日志，记录了hive的运行情况，错误状况。2. Job 日志，记录了Hive 中job的执行的历史过程。系统日志存储在什么地方呢 ？在hive/conf/ hive-log4j.properties 文件中记录了Hive日志的存储情况，默认的存储情况：hive.root.log

kettle设计如下：测试例子说明：SQL控件，是直接连接HIVE环境，truncate table table；Hadoop Copy Files 是拷贝ETL服务器一个文件到对应的hadoop目录下，也就是HIVE表所在的表目录Hadoop Copy Files 设置如下：执行job，提示权限不足：

hive中UDF、UDAF和UDTF使用  2012-06-19 15:49:22|  分类： 云计算 |  标签：hive  |举报|字号 订阅Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。一、背景：Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查

进行hadoop copy file后，hive也可以在kettle进行脚本操作！今天遇到一个问题，kettle采用“表输入”的方式获取数据，输出到文件或者库，问题：2014/03/25 11:36:55 - hadoop_hive_test - ERROR (version 4.4.0-stable, build 17588 from 2012-11-21 16.02.21 by

gz压缩文件上传到hdfs，hive读取处理Task with the most failures(4): -----Task ID:  task_1456816082333_1354_m_000339URL:  http://xxxx:8088/taskdetails.jsp?jobid=job_1456816082333_1354&tipid=task_14

正则表达式解析函数：regexp_extract语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index) 返回值: string说明：将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。注意，在有些情况下要使用转义字符举例：hive> select regexp_extract

调整hive去重的SQL，采用collect_set去重，根据唯一值MD5去重，效果貌似可以提升，但是遇到错误：Task with the most failures(4): -----Task ID:  task_1458621585996_246153_r_000000URL:  http://bis-newnamenode-s-01:8088/taskdeta

同事发现在hive 1.2.1和hive 0.13版本里面赋值常量，同样的SQL，得到结果是不同的，  SQL如下：insert overwrite  table testselect  month_id,      client_version,      mac_id,      202030106 as kpi_id,      kpi_value,     

接触越多，越需要了解hive背后的理论知识以及底层的一些实现细节，会让用户更加高效地使用Hive   --摘于HIVE 编程指南. ----1    使用EXPLAIN    了解Hive是如何工作，第一个就是需要了解EXPLAIN功能    使用例子：    hive >explain select sum(id) from my;OKABSTRACT

hive优化之-控制hive任务中的map数和reduce数一、    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数

Hive作业优化总结  目录Hive作业优化总结... 1一、Hadoop 计算框架的特性... 1二、优化常用的手段... 2三、优化案例... 21、Join原则... 22、笛卡尔积... 23、控制Map数... 34、设置合理reducer个数... 35、合并MapReduce操作... 4

hive文件存储格式hive文件存储格式包括以下几类：TEXTFILESEQUENCEFILERCFILE自定义格式其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。SequenceFile,RCFile格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中，然后再从textf

hive中合理使用union all与multi insert (2013-12-06 20:30:00)转载▼标签： 杂谈分类： Hive[转]http://superlxw1234.iteye.com/blog/1536440对同一张表的union all 要比多重insert快的多，原因是hi

hive 桶相关特性分析1. hive 桶相关概念    桶(bucket)是指将表或分区中指定列的值为key进行hash，hash到指定的桶中，这样可以支持高效采样工作。    抽样（sampling）可以在全体数据上进行采样，这样效率自然就低，它还是要去访问所有数据。而如果一个表已经对某一列制作了bucket，就可以采样所有桶中指定序号的某个桶，这就减少

本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构，该结构集行存储和列存储的优点于一身，在 MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色。Facebook曾在2010 ICDE（IEEE International Conference on Data Engineering）会议上介绍了数据仓库Hive。Hive存储海量数据在Hadoop系统中，提供了一套类数据

Facebook数据仓库揭秘说到，RCFile（Record Columnar File）存储结构遵循的是“先水平划分，再垂直划分”的设计理念，它结合了行存储和列存储的优点：首先，RCFile保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；其次，像列存储一样，RCFile能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取RCfile是HIVE的列式存储，压缩通常会

HIVE中map，array和structs使用 1：怎样导入文本文件（格式是怎样的？），2：怎样查询数据，已经能否在join中使用？在子查询中使用？等等知道怎么在hive中导入数组不？例如：我想把 数组[1,2,3] 和 数组 ["a","b","c"]导入到table1中create table table2 ( a array , b array)

第一部分：关系运算Hive支持的关系运算符•常见的关系运算符•等值比较: =•不等值比较: •小于比较: •小于等于比较: •大于比较: >•大于等于比较: >=•空值判断: IS NULL•非空判断: IS NOT NULL•LIKE比较: LIKE•JAVA的LIKE操作: RLIKE

第一部分：Hive 参数hive.exec.max.created.files•说明：所有hive运行的map与reduce任务可以产生的文件的和•默认值:100000 hive.exec.dynamic.partition•说明：是否为自动分区•默认值：falsehive.mapred.reduce.tasks.spec

hive 提供了一个独特的语法，可以从一个数据源产生多个数据聚合，无需每次聚合都要重新扫描一次。对于大的数据输入集来说，可优化节约非常可观的时间。例子：    hive > from table1           > INSERT OVERWRITE TABLE2 select *  where action='xx1'          > INSERT OVERWR

hive导出查询文件到本地文件的2种办法 通过HQL语句可以将hive  中表的数据生成到指定的目录。有时候 我们可以利用hive来生成统计的中间文件（比源文件小的多的）方法有如下2种： 1.INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY将结果输出到指定的目录：生成的文件数 和redurcer的数目的一样的在hive下面执行INSE

场景：检查服务器异常（hive）服务，就通过http发送一条短信到手机上，内容类似：【通知】${START_DATE}_hive服务检测异常${DB_ID}，实现的ktr如下：2016/09/08 15:43:05 - Spoon - 转换已经打开.2016/09/08 15:43:05 - Spoon - 正在打开转换 [dxl_t]...2016/09/08 15:43:05