Hive优化---启用local模式

最新推荐文章于 2025-05-20 20:49:26 发布
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分类专栏： Hive实战 文章标签： Hive 优化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tian_qing_lei/article/details/77485085
本文介绍了Hive中local模式的配置优化方法,包括自动启用local模式、输入数据量上限及task数量上限等参数设置。

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

[查询优化]
//是否启用local模式
SET hive.exec.mode.local.auto=true; //默认false
//输入的数据量max配置
SET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;        //默认134217728(128M)
//task的数量max
SET hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5;                 //默认4.
Hive安装配置 - 本地模式
howard2005的专栏
11-20 1616
在Hadoop分布式集群上安装配置本地模式的Hive
Hive 优化--SQL执行顺序、Hive参数、数据倾斜 、小文件优化
.
03-09 2827
代码写的顺序： select ... from .a join b. on .. where.... group by... having... order by.. msyql语句执行顺序 ： from. join. on . where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from...
Hive Local Mode
zhouhan812的博客
06-17 765
Hive，MapReduce和Local Mode Hive编译器（compiler）会为绝大多数查询操作生成MapReduce任务。这些任务会被提交给MapReduce集群，下面的变量指定了集群的位置： mapred.job.tracker (可用命令查看变量值：set mapred.job.tracker） 一般情况下，这个变量指定了拥有多个节点的集群位置。Hadoop也提供了设置让用...
20 分钟逆袭！零基础玩转 Hive 本地模式：比玩游戏还简单的大数据 SQL 神器部署指南
最新发布
gtf212的博客
05-20 620
想快速用SQL玩转大数据分析吗？这篇保姆级教程带你30分钟解锁Hive本地模式！无需复杂集群，单机即可部署，从环境准备到成功启动全流程拆解，代码逐行解析+避坑指南，零基础也能轻松搭建个人数据仓库。揭秘Facebook开源神器如何将SQL自动转为MR任务，教你用SQL撬动PB级数据处理，还能解锁薪资提升40%的行业趋势！文末附多窗口协作测试与性能优化技巧，点击即学，下一个大数据达人就是你！
hive开启本地模式执行
xiao_jun_0820的专栏
01-06 1万+
先讲一个hive使用的一个小技巧。对于使用惯了oracle数据库的人来说，hive中没有dual啊，想验证一些函数的执行结果很是麻烦。 比如我们在oracle数据库里面可以写select (1+2) from dual可以返回3。 为了保证使用习惯，我们类似的在hive中也建一张dual表:create table dual(dummy string) 然后往这张表中导入一个只有一行数据的文
hive使用本地模式
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wisgood的专栏
12-17 3万+
hive使用本地模式
Hive MR和Tez 启用Local模式
是个好男人的博客
04-19 2734
1.说明 启动local模式,就是让hive的任务不运行在yarn上面。直接当前的服务器执行 2.优点 当我们对Hive的源码进行Debug，且代码需要Debug到每个task内部时，如果任务是执行在yarn模式的话，那么是无法打断点的，需要进入local模式才能打断点 3.MR 当引擎为MR时，需要修改以下参数，可以修改配置文件hive-site.xml，也可以通过set来生效 3.1 hive-site.xml <property> <name>h...
大数据hive篇--hive优化
qq_43709558的博客
10-07 1542
hive优化
大数据安全-kerberos技术-hive安装包，hive版本：apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
06-06
4. **生成Hive服务密钥tab**：使用`kadmin.local`或`kadmin`命令创建并导出Hive服务的密钥tab文件，然后将其分发到Hive服务器上。 5. **客户端配置**：在需要连接Hive的客户端机器上，也需要进行Kerberos配置，包括...
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优化-文件存储格式和压缩方法
阿尼古
06-29 3831
hive调优是比较大的专题，需要结合实际的业务，数据的类型，分布，质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化，hive底层是mapreduce，所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，sql的优化，hive参数的优化，解决数据的倾斜等。 主要分为以下几块： 第一：数据的压缩与存储格式 对分析的数据选择合适的存储格...
Hive执行的本地模式
weixin_34041003的博客
10-23 1259
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
开启Hive的本地模式
weixin_30615767的博客
07-12 222
开启Hive的本地模式：set hive.exec.mode.local.auto=true;(默认为false) 转载于:https://www.cnblogs.com/xiangyuguan/p/11173862.html
hive启用本地模式
weixin_34405557的博客
05-23 156
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Hive本地模式详解
My_wife_QBL的博客
07-29 912
Hive本地模式是Hive的运行方式之一。在这种模式下，Hive将在本地文件系统中运行，而不是在Hadoop集群中。用户可以将数据存储在本地文件系统上，例如个人电脑的硬盘驱动器中，Hive将在该环境中执行查询和数据分析任务。Hive的本地模式为用户提供了一种简单易用的数据处理和分析方式，特别适合于开发、测试和小规模数据处理。通过在本地文件系统中运行，用户可以快速验证HiveQL查询，提高开发效率。尽管本地模式在处理小规模数据时表现优异，但在面对大规模数据集时，其性能瓶颈和资源限制使得集群模式更具优势。
hive本地模式
后知后觉的it路
02-13 411
    看hive资料会看到hive本地模式这个介绍， 下面是查询网上资料后的一些整理：   大多数的Hadoop job是需要hadoop集群来处理大数据的， 不过，有时hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要多的多，因此hive0.7版本后Hive开始支持任务执行选择本地模式(local mode)，即任务提交到本地机器处...
Hive-企业级调优(表的优化)
weixin_43586713的博客
10-20 476
表的优化小表大表Join(MapJOIN)案例实操大表 Join 大表空 KEY 过滤空 key 转换 小表大表Join(MapJOIN) 将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，可以使用 map join 让小的维度表先进内存。在 map端完成 join。 实际测试发现：新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有区别。 案例实操 1）需求介绍 测试大表 JOIN 小表和小表 JOIN 大表的效率 2）开启 MapJoin
hive的本地模式
First_____的博客
06-09 869
Hoodoop处理数据时,数据量小,可能会出现启动任务的mr时会比实际处理任务的时间长,Hive可以通过本地模式使用单机来处理所有的任务,对于小的数据量,执行时间会少很多. 设置 hive.exec.mode.local.auto 为true ,让hive在适当的时候启用本地模式,会减少小数据的执行时间 参数: //开启本地模式 mr set hive.exec.mode.local.auto=true; //设置 local mr 的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用 local mr 方
hive客户端优化——启用local本地模式
LINBE_blazers的博客
09-15 1823
在Hive客户端测试时，默认情况下是启用hadoop的job模式，这样会导致计算非常缓慢；为方便测试，提高工作效率，可手动启动local模式，提高测试效率： //是否启用local模式 SET hive.exec.mode.local.auto=true; //默认false //输入的数据量max配置 SET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=...
头歌hive -- 外部分区表
03-20
### Hive 外部分区表的使用教程 #### 创建外部分区表 创建外部分区表的第一步是定义表结构并指定分区字段。Hive允许用户通过`PARTITIONED BY`关键字来声明分区列[^2]。 ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS external_partitioned_table ( id INT, name STRING, value DOUBLE ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) -- 定义分区字段 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION '/user/hive/external/partitioned/table'; -- 数据存储路径 ``` 上述语句中，`EXTERNAL`关键字表明这是一个外部表，而`LOCATION`指定了数据的实际存储路径[^5]。 #### 加载数据到外部分区表 加载数据时需要显式地为每个分区提供对应的参数。可以使用`LOAD DATA INPATH`命令或者手动将文件放置到对应分区目录下[^3]。 ```bash hdfs dfs -mkdir /user/hive/external/partitioned/table/year=2023/month=10 hdfs dfs -put /local/path/to/datafile.tsv /user/hive/external/partitioned/table/year=2023/month=10/ ``` 如果希望直接通过SQL操作完成，则可执行如下命令： ```sql ALTER TABLE external_partitioned_table ADD PARTITION (year=2023, month=10); LOAD DATA INPATH '/tmp/datafile.tsv' INTO TABLE external_partitioned_table PARTITION(year=2023, month=10); ``` 需要注意的是，对于外部分区表来说，即使删除表本身也不会影响底层的数据文件。 #### 查询性能优化 当查询涉及特定条件时（如过滤某个时间段内的记录），应充分利用分区特性减少扫描范围。例如： ```sql SELECT * FROM external_partitioned_table WHERE year = 2023 AND month >= 9; ``` 此查询仅访问满足条件的分区，从而显著提升效率。 #### Spark写入Hive外部分区表常见问题 在Spark框架向已存在的Hive外部分区表插入新数据过程中可能会遇到一些挑战。比如，默认情况下可能无法正常更新已有分区的内容[^4]。一种解决方案是在保存前动态设置目标路径以及覆盖模式： ```scala val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/input/csv/") df.write.mode("overwrite") // 或者 append 模式视需求而定 .format("orc") .partitionBy("year", "month") // 对齐hive表中的分区键名 .saveAsTable("default.external_partitioned_table"); ``` 注意这里假设了DataFrame Schema与目标表完全一致，并且启用了相应的配置项支持跨平台交互。 ---
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