Hadoop、Spark和Hive调优优化原理

AI天才研究院

已于 2023-08-03 03:08:04 修改

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分类专栏： Python实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-08-03 02:05:18 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132074707

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本文深入探讨了Hadoop、Spark和Hive三大大数据框架的调优优化原理。介绍了Hadoop的分布式并行计算、容错机制、可扩展性和MapReduce特性；Spark的作业调优策略；以及Hive的SQL语法兼容性、数据分割、事务处理和查询优化。通过详细的调优步骤和配置参数设置，帮助读者理解如何提升这三个框架的性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网和大数据的普及以及处理器性能的提升，当时的技术已经远远超过了当时能够想象的范围。这段时间MapReduce计算框架已经成为一个主流的开源计算框架，包括Hadoop、Pig、Hive、Mahout、Storm等。
2010年Apache Spark横空出世，基于内存计算框架，是当前最火的大数据分析引擎之一，基于Scala语言实现，是Hadoop MapReduce的替代者。Spark支持Java、Python、R等多种编程语言，其快速的计算速度让其广受欢迎。
2014年Facebook开发Hive，支持HQL(Hive Query Language)语法查询大数据，成为目前最流行的大数据分析工具。Hive自带数据倾斜解决方案、复杂SQL语句自动优化和分区表支持等功能均十分强大。
2017年谷歌开发了Google Cloud Dataproc，为用户提供云端运行Hadoop、Spark和Hive集群的能力，解决由于Hadoop单点故障导致业务无法正常运行的问题。
2018年，微软发布了Azure HDInsight，作为服务于企业的Hadoop、Spark、Hive集群管理平台，帮助客户轻松创建、删除和配置计算资源，提升大数据工作负载的效率。此外，还有更多的平台提供大数据服务，例如Cloudera、Databricks、Amazon EMR等。
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