Hive性能优化总结

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Hive优化

Hive优化1 概述1.1 Hive的特征1.可以通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库的任务，报告和数据分析等。

2.可以使已经存储的数据结构化。

3.可以直接访问存储在HDFS或者其他数据存储系统中的文件。

4.Hive除了支持MapReduce计算引擎之外还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎。

5.提供了类似sql查询语句的HiveSql对数据进行分析。

6.存储格式多样化。

1.2 Hive优势Hive的强大之处不是在与将数据转换成特定格式，而是利用Hadoop本身的InputFormat API来从不同的数据源中读取数据，然后使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。

所以对于不同的数据源，或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和OutputFormat类的实现。

Hive拥有统一的元数据管理，所以和spark，impala等SQL引擎通用。

（通用指的是拥有了统一的Metastore之后，在Hive中创建一张表，在spark/impala中能通用，反之在spark中创建一张表，在Hive中也是能用的）只需要共用元数据，就可以切换SQL引擎了。

Hive使用SQL语法，提供快速开发能力，还可以通过用户定义的函数，用户定义的聚合和用户定义的表函数进行扩展，避免了去写MapReduce，减少开发人员学习成本。

Hive中不仅可以使用逗号和制表符分隔文本文件。

还可以使用sequence File、RC、ORC、Parquet。

Hive指在最大限度的提高可伸缩性，性能，可扩展性，容错性以及与其输出格式的松散耦合。

数据离线处理：日志分析，海量数据结构化分析。

2 Hive函数Hive的SQL可以通过用户定义的函数，用户定义的聚合和用户定义的表函数进行扩展当Hive提供的内置函数无法满足你的业务需求时，此时就可以考虑使用用户自定义函数UDF(用户定义函数)，UDAF(用户定义聚合函数)，UDTF(用户定义表函数)的区别：▪udf 一进一出▪udaf 聚集函数，多进一出▪udtf 一进多出3 Hive优化3.1 慎用api大数据场景下不害怕数据量大，但是害怕数据倾斜。

提高Hive查询性能的几种方法

提高Hive查询性能的几种方法Hive是一种在Hadoop上运行的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。

尽管Hive的强大之处在于它能够处理大数据量，但在某些情况下，查询性能可能会变得缓慢。

为了提高Hive查询的执行速度，下面将介绍几种方法。

1. 数据分区数据分区是提高Hive查询性能的重要方法之一。

通过将数据按照特定的列进行分区，可以使查询仅限于需要的数据分区，从而减少查询开销。

数据分区还能够增加查询的并行性，从而进一步加快查询速度。

在创建表时，可以根据数据特点选择合适的分区方式，例如按照日期、地理位置等进行分区。

2. 分桶表分桶是将表中的数据按照一定的规则划分到不同的桶中，以便查询时可以只读取特定的桶，而无需扫描整个数据集。

分桶表可以大大减少查询的数据量，提高查询性能。

在创建表时，可以指定分桶的数量和分桶所依据的列，以便更好地适应查询需求。

3. 数据压缩数据压缩是提高Hive查询性能的另一个关键点。

通过使用压缩算法，可以减少磁盘上的存储空间，并减少数据在网络上传输的大小。

压缩后的数据可以更快地加载和读取，从而加快查询速度。

在创建表时，可以选择合适的压缩格式，如Snappy、Gzip等，根据数据类型和查询需求进行选择。

4. 数据索引在Hive中，使用索引可以加快特定列的查询，尤其是在大数据集上进行过滤操作。

在常规的Hive版本中，尚未支持内置的索引功能，但可以使用其他方法来实现类似的效果。

一种方法是使用HBase作为Hive的存储后端，并在HBase中创建索引。

另一种方法是使用外部索引工具，如Elasticsearch或Solr。

通过使用合适的索引机制，可以显著提高查询性能。

5. 数据分档数据分档是一种将大数据集划分为逻辑上相关的分区的方法。

通过根据查询需求将数据分为不同的分区级别，可以减少不必要的数据读取和处理。

例如，可以根据数据的时间戳进行分档，将数据按照年、月、日等进行分区，从而只选择需要的时间范围进行查询。

Hive性能优化总结

Hive性能优化总结Hive性能优化总结介绍首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。

jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。

原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。

sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。

count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。

举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。

面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：好的模型设计事半功倍。

解决数据倾斜问题。

减少job数。

设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。

(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。

了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。

sethive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。

数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。

对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。

优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。

而接下来，我们心中应该会有一些疑问，影响性能的根源是什么？性能低下的根源hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。

hive优化要点总结电脑资料

hive优化要点总结电脑资料再好的硬件没有充分利用起来，都是白扯淡，比方:通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此严密相连的是模型设计,好的模型特别重要. reduce个数过少没有真正发挥hadoop并行计算的威力，但reduce 个数过多，会造成大量小文件问题，数据量、资源情况只有自己最清楚，找到个折衷点,比方:假设其中有一个表很小使用map join，否那么使用普通的reduce join，注意hive会将join前面的表数据装载内存,所以较小的一个表在较大的表之前,减少内存资源的消耗在hive里有两种比较常见的处理方法第一是使用Combinefileinputformat，将多个小文件打包作为一个整体的inputsplit，减少map任务数set mapred.max.split.size=256000000;set mapred.min.split.size.per.node=256000000set Mapred.min.split.size.per.rack=256000000sethive.input.format=bineHiveI nputFormat第二是设置hive参数，将额外启动一个MR Job打包小文件hive.merge.mapredfiles = false 是否合并Reduce输出文件，默认为Falsehive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 合并文件的大小在hive里比较常用的处理方法第一通过hive.groupby.skewindata=true控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce做次预汇总,减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题第二通过hive.map.aggr = true(默认为true)在Map端做biner,假设map各条数据根本上不一样, 聚合没什么意义，做biner反而画蛇添足,hive里也考虑的比较周到通过参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认),预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5，那么不再聚合multi insert适合基于同一个源表按照不同逻辑不同粒度处理插入不同表的场景，做到只需要扫描源表一次，job个数不变，减少源表扫描次数union all用好，可减少表的扫描次数，减少job的个数,通常预先按不同逻辑不同条件生成的查询union all后，再统一group by计算,不同表的union all相当于multiple inputs,同一个表的union all,相当map一次输出多条集群参数种类繁多,举个例子比方可针对特定job设置特定参数,比方jvm重用,reduce copy线程数量设置(适合map较快，输出量较大)如果任务数多且小，比方在一分钟之内完成，减少task数量以减少任务初始化的消耗，：blog.csdn./u011750989/article/details/12024301。

hive实验报告心得体会

hive实验报告心得体会在Hive实验中，我深入学习了Hive的基本概念、操作以及实际应用，从中积累了丰富的经验和心得体会。

以下是我对Hive实验的心得总结。

一、Hive的基本概念在Hive实验中，我了解到Hive是建立在Hadoop上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使得开发人员能够通过类似于SQL的方式来操作存储在Hadoop中的结构化数据。

Hive将结构化数据映射为表，并将表之间的关系描述为元数据，这使得数据的管理和查询更加方便。

二、Hive的操作在实验中，我学习了如何在Hive中创建表、加载数据以及执行查询。

首先，通过创建表的语句，我定义了表的结构，包括字段名和数据类型。

然后，我使用LOAD命令将数据加载到Hive表中。

最后，通过编写HiveQL查询语句，我可以对数据进行分析和查询。

三、Hive的实际应用在实验中，我还了解到Hive在大数据处理和分析方面的重要性。

由于Hive提供了类SQL的查询语言，使得非专业开发人员也能够通过简单的语法来进行数据分析。

此外，Hive还支持自定义函数（UDF）和自定义聚合函数（UDAF），可以帮助我们更加灵活地处理数据。

因此，Hive在数据仓库、数据分析和数据挖掘等领域有着广泛的应用。

四、心得体会通过进行Hive实验，我深刻认识到了大数据处理和分析的重要性。

Hive作为一种高层次的查询语言，可以让开发人员更加专注于业务逻辑的实现，而不需要过多关注底层的数据存储和操作。

同时，Hive的可扩展性和容错性也使得其在大规模数据处理场景中表现出色。

此外，在进行实验的过程中，我也意识到了数据质量和性能的重要性。

在设计Hive表的时候，合理选择字段类型和分区方式可以提高查询性能。

同时，合理地使用Hive提供的优化技术，如分桶、索引等，也可以提高查询效率。

因此，对于大规模数据处理和分析的任务，我们需要不断优化表结构和查询语句，以提高数据的处理速度和准确性。

Hive的10种优化总结

Hive的10种优化总结Hive作为⼤数据领域常⽤的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。

影响Hive效率的⼏乎从不是数据量过⼤，⽽是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。

对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本⾝的优化，也包含Hive配置项和MR⽅⾯的调整。

列裁剪和分区裁剪最基本的操作。

所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。

以我们的⽇历记录表为例：select uid,event_type,record_datafrom calendar_record_logwhere pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224and status = 0;当列很多或者数据量很⼤时，如果select *或者不指定分区，全列扫描和全表扫描效率都很低。

Hive中与列裁剪优化相关的配置项是hive.optimize.cp，与分区裁剪优化相关的则是hive.optimize.pruner，默认都是true。

在HiveSQL解析阶段对应的则是ColumnPruner逻辑优化器。

谓词下推在关系型数据库如MySQL中，也有谓词下推（Predicate Pushdown，PPD）的概念。

它就是将SQL语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执⾏，减少下游处理的数据量。

例如以下HiveSQL语句：select a.uid,a.event_type,b.topic_id,b.titlefrom calendar_record_log aleft outer join (select uid,topic_id,title from forum_topicwhere pt_date = 20190224 and length(content) >= 100) b on a.uid = b.uidwhere a.pt_date = 20190224 and status = 0;对forum_topic做过滤的where语句写在⼦查询内部，⽽不是外部。

hive优化总结

hive优化总结在大数据处理领域中，Hadoop已经成为主流的框架之一。

Hadoop 的一个重要组件是Hive，这是一个基于Hadoop的数据仓库基础工具。

Hive的目标是提供一个类SQL查询的接口，以便于对存储于Hadoop集群中的数据进行分析和查询。

然而，在实际使用中，Hive的性能和效率往往会受到限制。

本文将介绍一些提高Hive性能和优化的技巧和方法。

首先，要注意数据分区。

在Hive中，数据分区可以将数据以更细粒度的方式进行组织和存储，从而提高查询效率。

通过将数据分区存储在不同的目录中，Hive可以避免扫描整个数据集，并仅从感兴趣的分区中读取数据。

因此，正确地定义和使用数据分区是提高Hive性能的重要步骤之一。

其次，使用合适的表格式也是优化Hive的关键。

Hive支持多种表格式，例如文本、序列文件和列式存储等。

每种表格式都有自己的特点和适用场景。

在选择表格式时，需要考虑数据大小、查询类型以及存储需求等因素。

例如，对于需要频繁进行聚合操作的场景，列式存储格式通常更加高效。

另外，可以使用分桶技术来改善Hive的性能。

分桶是将表按照某个列的值进行分组，使得具有相同分桶值的数据存储在相同的桶中。

通过使用分桶技术，Hive可以更快地进行连接操作和过滤操作，从而提高查询效率。

在选择分桶列时，应选择具有较高的基数和较为均匀分布的列。

此外，使用Hive的索引功能也能够加速查询。

Hive支持对表中的列创建索引，从而可以更快地定位和访问数据。

通过使用索引，Hive可以减少全表扫描的开销，并且在一些特定的查询场景下，索引的使用可以显著提高查询性能。

然而，需要注意的是，索引会增加数据的存储空间和更新的成本，因此在使用索引时需要进行权衡。

最后，合理地配置Hive参数也是优化Hive性能的一项重要工作。

Hive的性能受到许多配置参数的影响，例如内存大小、并行度和任务调度等。

根据具体的场景和需求，可以对这些参数进行调整，以获得更好的性能和效率。

hive优化总结

hive优化总结Hive优化总结Hive是一种建立在Hadoop之上的开源数据仓库解决方案，它可以使用类似SQL的查询语言来处理大规模数据集。

然而，由于数据集的规模越来越庞大，并且查询的复杂度也在增加，Hive的性能可能会受到影响。

因此，对Hive进行优化是提高查询效率和性能的关键。

一、数据分区在Hive中，数据分区是一种将数据按照特定的列进行划分存储的方式。

通过合理地选择分区列，可以提高查询性能。

例如，在时间序列数据中，通过将数据按照时间列进行分区，可以将查询仅限于需要的时间范围，提高查询效率。

二、数据压缩Hive支持多种数据压缩格式，如Gzip、Snappy和LZO等。

使用数据压缩可以显著减少存储空间，并且对于IO密集型操作，如数据扫描，也可以显著提高性能。

在选择数据压缩格式时，需要综合考虑存储空间和查询性能之间的权衡。

三、分桶类似于数据分区，分桶也是一种将数据进行划分的方式。

不同的是，分桶是将数据按照某一列的哈希值进行划分，可以提高数据的均衡性。

通过通过使用分桶，可以提高数据的访问效率，尤其是对于某些需要经常进行随机访问的操作。

四、合理使用索引在Hive中，可以使用B树索引来加速查询。

合理地创建索引可以显著提高查询性能。

然而，索引也会带来额外的存储开销和维护成本，因此需要权衡是否使用索引。

通常情况下，索引适用于数据量较小、查询频繁的情况下。

五、数据倾斜处理在大规模数据集中，数据倾斜是一个不可避免的问题。

数据倾斜会导致查询性能不均衡，某些任务的执行时间远远超出了预期。

针对数据倾斜问题，可以使用一些优化技术，如数据倾斜的处理和随机均匀分布。

六、并行执行并行执行是提高Hive查询性能的一个关键技术。

在Hive中，可以通过设置合适的查询并行度，将一个复杂的查询分解为多个子任务并行执行。

这样可以加快查询速度，提高整体的性能。

七、动态分区动态分区是一种在查询时根据查询条件动态创建分区的技术。

通过使用动态分区，可以避免在每次插入数据时都需要手动创建分区的操作，简化了操作流程，提高了数据的管理效率。

Hive（十）Hive性能调优总结

Hive（⼗）Hive性能调优总结⼀、Fetch抓取1、理论分析Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使⽤MapReduce计算。

例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储⽬录下的⽂件，然后输出查询结果到控制台。

在hive-default.xml.template⽂件中hive.fetch.task.conversion默认是more，⽼版本hive默认是minimal，该属性修改为more以后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不⾛mapreduce。

<property><name>hive.fetch.task.conversion</name><value>more</value><description>Expects one of [none, minimal, more].Some select queries can be converted to single FETCH task minimizing latency.Currently the query should be single sourced not having any subquery and should not haveany aggregations or distincts (which incurs RS), lateral views and joins.0. none : disable hive.fetch.task.conversion1. minimal : SELECT STAR, FILTER on partition columns, LIMIT only2. more : SELECT, FILTER, LIMIT only (support TABLESAMPLE and virtual columns)</description></property>2、案例实操（1）把hive.fetch.task.conversion设置成none，然后执⾏查询语句，都会执⾏mapreduce程序。

hive实训总结

hive实训总结
在进行了一段时间的Hive实训后，我对Hive有了更深入的了解和掌握。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HQL，使得熟悉SQL的开发人员可以方便地对大规模数据进行查询和分析。

在实训中，我首先学习了Hive的基本概念和架构。

Hive采用了类似于分布式数据库的架构，包括元数据存储、查询优化器和执行引擎等组件。

了解这些概念对于理解Hive的工作原理非常重要。

接着，我学习了如何在Hive中创建表格，并通过HQL语句进行数据的加载和查询。

Hive支持多种数据源的导入，包括本地文件、HDFS 文件和其他数据库。

通过Hive提供的CREATE TABLE和LOAD DATA语句，我可以方便地将数据导入Hive表格，并进行查询和分析。

在实训过程中，我还学习了Hive的数据操作和转换。

Hive支持类似于SQL的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等操作，同时还提供了丰富的内置函数和转换工具，可以对数据进行清洗、过滤和转换。

这些功能对于数据分析和处理非常有用。

此外，我还学习了Hive的查询优化和性能调优技巧。

Hive使用了基于统计信息的查询优化器，可以根据表格的数据分布和索引信息选择
合适的查询计划。

通过了解和使用Hive的查询优化和性能调优技巧，我可以提高查询的效率和性能。

综上所述，通过这次Hive实训，我不仅学到了Hive的基本概念和使用方法，还了解了Hive的架构和工作原理。

我相信这些知识和技能对于我今后在大规模数据分析和处理方面的工作将会非常有帮助。

大数据性能优化之Hive优化

大数据性能优化之Hive优化一、引言Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，用于处理大规模数据集。

然而，在处理大数据时，Hive的性能可能会受到一些因素的影响，如数据倾斜、查询优化等。

因此，本文将介绍一些Hive性能优化的方法，以提高查询效率和减少执行时间。

二、数据倾斜处理1. 了解数据倾斜的原因：数据倾斜是指在某些列或者分区中，数据的分布不均匀，导致某些任务的执行时间明显延长。

2. 使用随机数分桶：通过在表中添加一个随机数列，并使用该列进行分桶，可以将数据均匀分布到不同的桶中，从而减少数据倾斜的影响。

3. 使用动态分区：动态分区可以根据数据的值自动创建分区，避免了手动创建分区时可能浮现的数据倾斜问题。

三、查询优化1. 使用合适的数据存储格式：选择合适的存储格式可以提高查询性能。

例如，使用列式存储格式（如Parquet或者ORC）可以减少I/O操作，提高查询效率。

2. 使用分区和索引：通过将数据分成多个分区，并在常用的查询列上创建索引，可以减少扫描的数据量，提高查询速度。

3. 避免全表扫描：尽量避免使用SELECT *的方式查询数据，而是明确指定需要查询的列，减少不必要的数据读取。

4. 使用合适的连接方式：在Hive中，可以使用JOIN操作连接多个表。

为了提高查询性能，应尽量避免使用大表与大表的JOIN，可以考虑使用MAPJOIN或者BUCKET JOIN等方式来优化连接操作。

四、资源配置和调优1. 调整内存参数：根据集群的硬件资源和数据规模，合理配置Hive的内存参数，如mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等，以充分利用集群资源。

2. 并行度调整：通过调整mapreduce.job.reduces参数，控制并行度，使得任务能够充分利用集群资源，提高数据处理速度。

3. 合理设置数据压缩：使用数据压缩可以减少磁盘占用和I/O操作，但过多的压缩会增加CPU负载。

hive优化总结

hive优化总结Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。

然而，由于Hive处理大规模数据集时的复杂性，其性能可能不够理想。

因此，在实际应用中，我们需要对Hive进行优化，以提高其查询性能和效率。

首先，我们可以使用合适的存储格式来存储数据。

Hive支持多种存储格式，例如文本、Parquet和ORC。

对于大规模数据集，使用列式存储格式（如ORC）比行式存储格式（如文本）更高效。

列式存储格式可以减少I/O操作，提高查询性能。

其次，我们可以使用分区表和分桶表来优化查询。

分区表是将数据按照一定的规则分成多个分区存储的表，可以根据查询的条件只读取特定的分区，减少了不必要的数据读取和处理。

分桶表则是将数据分成多个桶存储，可以根据查询的条件只读取特定的桶，同样可以提高查询的效率。

另外，我们可以通过合理的数据压缩方式来减少存储空间，提高查询性能。

Hive支持多种数据压缩算法，如Snappy、LZO和Gzip。

选择合适的压缩算法可以在保证数据准确性的前提下减少存储空间，从而加快查询速度。

此外，我们还可以通过适当的索引使用来提高查询性能。

Hive 支持B树索引和位图索引。

B树索引适用于范围查询，而位图索引适用于离散值查询。

根据实际的查询场景，选择适合的索引类型可以加快查询速度。

另外，我们可以使用合适的硬件和网络配置来提高查询性能。

Hive的主要性能瓶颈包括CPU、内存和磁盘I/O。

通过增加硬件资源，如增加CPU核心数和内存容量，可以提高查询的并发能力和计算速度。

另外，优化网络传输的带宽和延迟也可以减少数据传输的时间，缩短查询的响应时间。

最后，我们可以使用MapReduce、Spark或Tez等并行计算框架来加快查询速度。

Hive支持多种执行引擎，可以根据具体的需求选择合适的执行引擎。

并行计算框架可以将查询任务并行化处理，并利用集群中的多台机器同时进行计算，从而加快查询速度。

如何在Hive中优化复杂查询和大规模数据处理

如何在Hive中优化复杂查询和大规模数据处理Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施工具。

它允许开发人员使用类似于SQL的查询语言进行交互式分析大规模数据。

然而，在处理复杂查询和大规模数据时，Hive性能可能会受到挑战。

为了优化这些查询和数据处理过程，我们需要采取一些措施来提高Hive的性能和效率。

下面我将介绍一些在Hive中优化复杂查询和大规模数据处理的方法。

1. 数据分区Hive中的数据可以根据某个列进行分区，将数据分散存储在不同的目录中。

通过对数据进行分区，可以提高查询的效率。

例如，如果数据按日期分区，则在查询特定日期范围的数据时，Hive只会扫描与该日期范围相关的分区，而不是扫描整个数据集。

2. 数据压缩数据压缩是减少存储和I/O开销的有效方法。

在Hive中，可以使用压缩算法对数据进行压缩。

常见的压缩算法包括Snappy、Gzip和LZO。

压缩后的数据占用更少的磁盘空间，并且在数据传输过程中占用更少的带宽，从而提高了查询和数据处理的效率。

3. 数据筛选和列裁剪在编写查询语句时，应该尽量避免全表扫描。

通过添加过滤条件和只选择需要的列，可以减少查询的数据量和执行时间。

只选择需要的列也可以减少网络传输的数据量，提高查询性能。

4. 合理使用索引Hive支持某些类型的索引，如Bitmap索引和Bloom过滤器索引。

索引可以加快查询速度，但同时也会增加数据加载和维护的开销。

因此，应该在需要快速响应查询的字段上使用索引，并在维护索引和查询性能之间进行权衡。

5. 优化数据倾斜当数据在分区或者某个字段上出现倾斜时，可能会导致查询性能下降。

在这种情况下，可以尝试使用一些技术来处理数据倾斜，如动态分区、随机化键值、使用其他字段重新分区等。

6. 使用Tez引擎Hive默认使用MapReduce作为底层执行引擎，但Tez引擎在某些场景下可以提供更好的性能。

Tez引擎使用了图执行模型，可以优化任务之间的依赖关系和数据流，从而提高查询的并行度和执行速度。

Hive调优及优化的12种方式

Hive调优及优化的12种⽅式Hive调优及优化的12种⽅式请记住：在数据处理中，不怕数据量⼤，就怕数据倾斜！针对于Hive内部调优的⼀些⽅式01.请慎重使⽤COUNT(DISTINCT col);原因：distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成⼀个类似hash的结构，速度是⼗分的块；但是在⼤数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发⽣OOM解决⽅案：所以，可以考虑使⽤Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)⽅式代替COUNT(DISTINCT col)02.⼩⽂件会造成资源的多度占⽤以及影响查询效率原因：众所周知，⼩⽂件在HDFS中存储本⾝就会占⽤过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的⼩⽂件⼜会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是⼀个后台线程，会占⽤JVM的空间在Hive中，动态分区会造成在插⼊数据过程中，⽣成过多零碎的⼩⽂件（请回忆昨天讲的动态分区的逻辑）不合理的Reducer Task数量的设置也会造成⼩⽂件的⽣成，因为最终Reducer是将数据落地到HDFS中的解决⽅案：在数据源头HDFS中控制⼩⽂件产⽣的个数，⽐如采⽤Sequencefile作为表存储格式，不要⽤textfile，在⼀定程度上可以减少⼩⽂件（常见于在流计算的时候采⽤Sequencefile格式进⾏存储）减少reduce的数量(可以使⽤参数进⾏控制)慎重使⽤动态分区，最好在分区中指定分区字段的val值最好数据的校验⼯作，⽐如通过脚本⽅式检测hive表的⽂件数量，并进⾏⽂件合并合并多个⽂件数据到⼀个⽂件中，重新构建表03.请慎重使⽤SELECT *原因：在⼤数据量多字段的数据表中，如果使⽤ SELECT * ⽅式去查询数据，会造成很多⽆效数据的处理，会占⽤程序资源，造成资源的浪费解决⽅案：在查询数据表时，指定所需的待查字段名，⽽⾮使⽤ * 号04.不要在表关联后⾯加WHERE条件原因：⽐如以下语句：SELECT * FROM stu as tLEFT JOIN course as t1ON t.id=t2.stu_idWHERE t.age=18;请思考上⾯语句是否具有优化的空间？如何优化？解决⽅案：采⽤谓词下推的技术，提早进⾏过滤有可能减少必须在数据库分区之间传递的数据量谓词下推的解释：所谓谓词下推就是通过嵌套的⽅式，将底层查询语句尽量推到数据底层去过滤，这样在上层应⽤中就可以使⽤更少的数据量来查询，这种SQL技巧被称为谓词下推(Predicate pushdown)那么上⾯语句就可以采⽤这种⽅式来处理：SELECT * FROM (SELECT * FROM stu WHERE age=18) as tLEFT JOIN course AS t1on t.id=t1.stu_id05.处理掉字段中带有空值的数据原因：⼀个表内有许多空值时会导致MapReduce过程中,空成为⼀个key值,对应的会有⼤量的value值, ⽽⼀个key的value会⼀起到达reduce造成内存不⾜解决⽅式：1、在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，⽐如：create table res_tbl asselect n.* from(select * from res where id is not null ) nleft join org_tbl o on n.id = o.id;2、查询出空值并给其赋上随机数,避免了key值为空（数据倾斜中常⽤的⼀种技巧）create table res_tbl asselect n.* from res nfull join org_tbl o oncase when n.id is null then concat('hive', rand()) else n.id end = o.id;06.设置并⾏执⾏任务数通过设置参数 hive.exec.parallel 值为 true，就可以开启并发执⾏。

深入理解Hive查询优化和性能调优

深入理解Hive查询优化和性能调优在大数据处理领域，Hive是一种广泛应用的数据仓库基础设施，因其在分布式环境下进行数据查询和分析的高效性而备受推崇。

然而，在使用Hive进行查询时，我们经常需要进行优化和性能调优，以提升查询的执行效率。

本文将深入探讨Hive查询优化和性能调优的相关内容。

首先，我们需要理解查询优化的基本概念。

查询优化旨在通过改变查询的物理执行计划，提升查询性能。

Hive使用了一种叫做“解耦”的方式来完成查询优化。

具体而言，Hive将查询语句转化为一系列的MapReduce作业，并通过对这些作业的优化来提高查询性能。

在进行Hive查询优化时，我们可以从多个方面着手。

首先，我们可以考虑对查询进行重写或者改进。

在Hive中，我们可以使用关键字“EXPLAIN”来查看查询的执行计划，并结合查询的特点进行优化。

例如，如果查询中包含子查询，我们可以将其改写为Join操作，以减少数据的扫描和传输量。

此外，我们还可以使用合适的分区策略和分桶技术，将数据进行划分和排序，以提高查询的效率。

其次，我们可以利用索引来改善查询性能。

Hive支持使用索引来加速查询操作。

通过建立适当的索引，我们可以减少查询数据的数量，从而提高查询速度。

在Hive中，我们可以使用CREATE INDEX语句来创建索引，并使用USE INDEX语句来指定使用哪个索引。

需要注意的是，使用索引会增加数据的存储空间，因此需要权衡存储成本和查询性能之间的关系。

另外，我们还可以通过适当配置Hive的参数来提高查询性能。

Hive提供了一系列的配置参数，可以根据查询的特点和需求进行调整。

例如，我们可以通过设置hive.exec.parallel参数来控制查询的并行度，从而提高查询的执行效率。

此外，我们还可以调整内存相关的参数，如hive.execution.engine，hive.optimize.auto，来优化查询的内存使用和执行计划生成。

hive优化

Hive优化要点：优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。

理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。

长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。

2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。

map reduce作业初始化的时间是比较长的。

3.对sum，count来说，不存在数据倾斜问题。

4.对count(distinct ),效率较低，数据量一多，准出问题，如果是多count(distinct )效率更低。

优化可以从几个方面着手：1. 好的模型设计事半功倍。

2. 解决数据倾斜问题。

3. 减少job数。

4. 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。

(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。

5. 自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。

set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。

Etl开发人员更了解业务，更了解数据，所以通过业务逻辑解决倾斜的方法往往更精确，更有效。

6. 对count(distinct)采取漠视的方法，尤其数据大的时候很容易产生倾斜问题，不抱侥幸心理。

自己动手，丰衣足食。

7. 对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如我们的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的影响。

8. 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。

优化案例：问题1：如日志中，常会有信息丢失的问题，比如全网日志中的user_id，如果取其中的user_id和bmw_users关联，就会碰到数据倾斜的问题。

方法：解决数据倾斜问题解决方法1. User_id为空的不参与关联，例如：Select *From log aJoin bmw_users bOn er_id is not nullAnd er_id = er_idUnion allSelect *from log awhere er_id is null.解决方法2 ：Select *from log aleft outer join bmw_users bon case when er_id is null then concat(‘dp_hive’,rand() ) else er_id end = er_id;总结：2比1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。

Hive优化

Hive常见优化一、数据倾斜1、什么是数据倾斜？Hadoop框架的特性决定最怕数据倾斜•由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。

节点间数据分布不均衡，会造成map端每个map任务的工作量不同，即map端数据倾斜。

Map-reduce，把相同key提交给同一个reduce，如果key不均衡就会造成不同的reduce的工作量不同。

以京东首页活动为例，曝光率大的是大活动，曝光率小的是小活动：假如reduce1处理的是小活动，reduce2处理大活动，reduce2干的活比其他reduce多很多，会出现其他reduce执行完毕了，reduce2还在缓慢执行。

症状：map阶段快，reduce阶段非常慢；某些map很快，某些map很慢；某些reduce很快，某些reduce奇慢。

如下情况：A、数据在节点上分布不均匀B、join时on关键词中个别值量很大（如null值）C、count(distinct),在数据量大的情况下，容易数据倾斜，因为count(distinct)是按group by字段分组，按distinct字段排序。

其中A无法避免。

B见后边的Join章节。

C语法上有时无法避免如何解决数据倾斜？实际上是没办法避免的，这里的解决只是个别情况起效：有数据倾斜的时候进行负载均衡set hive.groupby.skewindata=false;当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MR Job。

第一个MR Job中，Map 的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

提高Hive查询性能的七个有效技巧

提高Hive查询性能的七个有效技巧Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库解决方案，它提供了查询和分析大规模数据集的能力。

然而，随着数据量的增长，Hive查询性能可能会出现问题。

在本文中，我们将介绍七个有效的技巧，帮助您提高Hive查询的性能。

1. 数据分区和分桶将数据分区和分桶是提高Hive查询性能的关键步骤之一。

数据分区是将表按照指定的列进行分割，以便在查询时只操作需要的分区，减少数据扫描量。

分桶则是将数据均匀分布到指定数量的桶中，可显著加快表的扫描速度。

通过合理地设置数据分区和分桶策略，可以大大优化Hive查询性能。

2. 压缩数据使用压缩技术可以显著减少数据存储的空间占用，从而加快查询速度。

Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip和LZO等。

选择合适的压缩算法可以根据具体的查询场景提高查询性能。

需要注意的是，压缩数据会增加处理压缩和解压缩的开销，因此在选择压缩格式时需要综合考虑。

3. 使用索引通过创建索引可以提高查询性能，特别是在查询大表时。

在Hive中，可以使用B树索引或者BitMap索引。

B树索引适用于范围查询和等值查询，而BitMap索引适用于高基数列的等值查询。

选择合适的索引类型，并在适当的列上创建索引，可以显著加快查询速度。

4. 合理设置Hive参数通过调整Hive的配置参数，可以优化查询性能。

例如，可以增大MapReduce 任务的容量设置，提高资源利用率；调整内存分配策略，合理分配给不同的任务；调整查询并行度，使得查询可以在多个节点上同时执行等。

仔细研究并了解各个参数的作用，适时地调整参数值，可以为Hive查询提供更好的性能。

5. 避免小文件小文件的存在会导致Hive查询性能下降，因为Hive在执行查询时需要扫描每个文件。

可以通过合并小文件，或者将小文件合并为大文件，从而减少需要扫描的文件数量，提高查询速度。

此外，可以考虑使用合适的文件格式，如Parquet或ORC，以减小文件的大小，提高查询性能。

优化Hive查询性能的实用技巧与策略

优化Hive查询性能的实用技巧与策略Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了SQL方式的查询接口，方便用户进行大规模数据处理和分析。

然而，随着数据规模的增长，Hive查询性能可能会受到限制。

为了解决这个问题，本文将介绍一些优化Hive查询性能的实用技巧与策略。

1. 数据分区和分桶在Hive中，数据分区和分桶是提高查询性能的重要手段。

数据分区将表按照特定的列进行划分，使得查询只需要在特定分区上进行，而不是全表扫描。

数据分桶进一步将分区内的数据进行划分，可以减少每个分区内的数据量，加快查询速度。

2. 合理使用索引虽然Hive并不直接支持索引，但可以通过基于HBase或者Apache Phoenix等存储引擎来实现索引功能。

对于经常被查询的列，可以考虑在存储引擎中建立索引，以加快查询速度。

3. 使用分布式缓存Hive提供了分布式缓存功能，可以将一些常用的小数据集缓存在集群中的每个节点上，避免重复加载大量数据。

这样可以减少网络传输和数据加载时间，提高查询性能。

4. 优化数据倾斜数据倾斜是指在表的某个列上，某些值的分布极不均匀，导致查询任务在某些节点上运行时间过长。

解决数据倾斜问题的方法包括增加分区、使用随机前缀和调整reduce端的负载均衡等。

5. 优化查询语句合理设计查询语句是提高Hive查询性能的关键。

首先，避免在查询条件中使用非等值的操作，例如NOT、<、>等，这些操作会增加查询的计算复杂度。

其次，尽量使用Join语句替代子查询，因为子查询需要额外的计算和数据传输。

最后，使用物化视图可以将查询的结果缓存在缓存中，避免重复计算。

6. 调整Hive的配置参数Hive的性能也受到一些配置参数的影响，根据具体的需求可以适当调整这些参数来提高性能。

例如，可以通过调整mapred.reduce.tasks参数来增加reduce端的并发度，从而提高查询的并行度和速度。

7. 使用压缩和序列化Hive支持多种压缩和序列化格式，可以通过设置相关参数来选择适合的压缩算法和序列化格式。