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Hive調優(yōu)參數篇工作中常用的 hive 參數調優(yōu)浅碾，整理如下。原則：? 最少數據? 最少字段? 最少Job數? 最少讀取次數? 避免數據傾斜? 整體最優(yōu)而不是局部...
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Hive 公司調優(yōu)總結(一)
1.開啟Fetch抓取 Hive優(yōu)化(十四)- Fetch抓刃铩（Hive可以避免進行MapReduce） 2.使用本地模式 Hive優(yōu)化(十五)...
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Hive優(yōu)化(五)-避免數據傾斜1.數據傾斜 什么是數據傾斜 在單個節(jié)點任務所處理的數據量遠大于同類型任務所處理的數據量,導致該節(jié)點成為整個作業(yè)的瓶頸垂谢，這是分布式系統(tǒng)不可能避免...
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Hive優(yōu)化(十八)-推測執(zhí)行
推測執(zhí)行 在分布式集群環(huán)境下，因為程序Bug（包括Hadoop本身的bug）疮茄，負載不均衡或者資源分布不均等原因滥朱，會造成同一個作業(yè)的多個任務之間運...
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Hive優(yōu)化(十七)-嚴格模式
嚴格模式 Hive提供了一個嚴格模式，可以防止用戶執(zhí)行那些可能意向不到的不好的影響的查詢力试。通過設置屬性hive.mapred.mode值為默認是...
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Hive優(yōu)化(十七)-并行執(zhí)行
并行執(zhí)行 Hive會將一個查詢轉化成一個或者多個階段徙邻。這樣的階段可以是MapReduce階段、抽樣階段畸裳、合并階段缰犁、limit階段〔篮或者Hive執(zhí)...
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Hive優(yōu)化(十六)-使用EXPLAIN（執(zhí)行計劃）
使用EXPLAIN（執(zhí)行計劃） 1）基本語法EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] qu...
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Hive優(yōu)化(十五)-本地模式（小數據集縮短執(zhí)行時間）
本地模式 大多數的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可擴展性來處理大數據集的帅容。不過，有時Hive的輸入數據量是非常小的伍伤。在這種情...
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Hive優(yōu)化(八)-分桶-待更新
分桶參見分桶表
