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系列专栏 哲学语录: 承认自己的无知乃是开启智慧的大门 如果觉得博主的文章还不错的话请点赞收藏⭐️留言支持一下博主哦 Hive优化主要从以下几个方面考虑 数据倾斜对于数据倾斜问题可以尝试进行数据重分布将倾斜的数据进行重新整理。也可以通过多线程处理和数据分箱等技术进行优化。 减少job数对于大量的小任务可以尝试进行任务的合并减少任务的启动次数从而提高效率。 合理设置map和reduce的task个数根据实际的数据量和计算资源合理设置map和reduce的task个数可以有效提升性能。 对小文件进行合并小文件过多会增加IO开销可以考虑对小文件进行合并提高处理效率。 map阶段的优化可以通过调整数据的分割单元的大小来优化map阶段。例如通过调整mapred.max.split.size参数可以减小map的数量。 reduce阶段的优化选择合适的reduce task的数量可以通过设置mapred.reduce.task参数来进行指定。 使用本地模式当输入数据量较小的时候可以使用本地模式避免MapReduce的启动和切换开销。可以通过设置hive.exec.mode.local.autotrue来实现。 并行执行在执行SQL的时候可以将任务拆分成多个步骤并行执行提高效率。 严格模式在严格模式下Hive会对SQL执行有更高的要求这样可以避免一些潜在的问题。 JVM重用在Hadoop2中可以通过开启Uber模式来实现JVM重用减少启动开销。 推测执行Hadoop默认开启了推测执行功能当某个任务运行慢的时候会启动一个备份任务。在某些情况下最好关闭这个功能。 JOIN操作优化对于JOIN操作可以采用map端JOIN或者bucketed JOIN等方式进行优化。当有多个表进行JOIN操作时可以采用笛卡尔积的方式然后过滤出需要的行。 利用并行性如果一个查询可以在多个partition上并行执行那么就可以通过增加更多的partition来提高查询的并行度。 使用更快的文件格式例如ORC或者Parquet等列式存储格式相对于传统的文本文件或者CSV文件它们可以提供更快的查询速度。 调整Hive的配置参数例如设置hive.tez.container.size和hive.tez.java.opts等参数可以调整任务使用的内存和CPU等资源从而提高性能。
上述很多方法在博客中都有详细介绍不过还有一些JVM重用使用本地模式等没有详细介绍过等之后有时间再深入了解一下和大家再介绍使用。
