Hive调优(精品版)

本文主要探讨了Hive调优的七个关键点:数据倾斜、数据链路过长、计算切片耗时、UDF问题、Reduce拉取数据耗时、全量表跨分区查询缓慢及数据量大导致的性能问题。针对这些问题,提出了具体的解决方案,包括设置参数、调整切分策略、修复UDF等,以提高Hive查询效率。

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

一、数据倾斜

详见我的另外一篇blog: Hive数据倾斜调优(详细版)_wzluestc的博客-优快云博客

二、数据链路太长

1.表现

整个代码中关联的表很多,DAG很长

2.原因

在mr引擎中,每个阶段的数据都会落地磁盘,链路太长,磁盘io的时间就会很多。

3.解决

将和小表common join转化成map join缩短任务链路,尽量使用tez引擎。

1.设置参数

set hive.auto.convert.join = true; – 开启map join
set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 30000000; --小表的最大文件大小(30M)
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true; --是否将多个mapjoin合并为一个
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size = 30000000; --多个mapjoin转换为1个时,所有小表的文件大小总和的最大值。

2.调度任务默认引擎为tez,失败重试时会切换成mr。可以在代码设置参数

set hive.execution.engine=tez;<

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值