hive调优

本文详细介绍Hive性能调优的方法,包括参数设置与SQL优化两大方面。参数优化涵盖Job优化、Group By优化及Map端聚合等内容;SQL优化则涉及谓词下推、分区读取、列裁剪等技巧,并提供了大小表Join、大表Join等场景下的具体优化策略。

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这个是面试基本都会问到的,从两个方面回答,参数和sql

一个是job优化

本地执行 hive.exec.mode.local.auto=true

1.groupby优化

设置hive.groupby.skewindata=true  使其能够分段groupby(各个map各自groupby,reduce段聚合再次groupby)

2.map端聚合

hive.map.aggr 可以提升效率,但占用内存


其次sql优化

1.谓词下推

where条件中将无关的列剔除

2.分区读取

只读取符合条件的分区

3.列裁剪

只select需要的字段

4.通用表join

选用join key分布最均匀的表作为驱动表,做好列裁剪和谓词下推

5.大小表join

以小表(万行以内)做驱动表,使用map join

map join还能进行不等连接的join操作

6.大表join大表

空值处理  把空值单独处理,把空值的key变成一个字符串加上随机数

7.使用sum() groupby的方式来替换count(distinct)完成计算

8.注意列的数据类型,使用时候数据类型的操作,比如对于String列内均是数字的,将其定义为int再做计算


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