Hive优化 Hive优化目标 在有限的资源下，执行效率更高 常见问题 数据倾斜 map数设置 reduce数设置 其他 在有限的资源下，执行效率更高 数据倾斜 map数设置 reduce数设置 其他 Hive执行 HQL --> Job --> Map/Reduce 执行计划 explain [e ...
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2018-08-15 12:04:09
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深入理解hadoop之数据倾斜 1、什么是数据倾斜 我们在用map /reduce程序执行时，有时候会发现reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的r ...
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2018-07-14 13:04:56
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数据倾斜的主要问题在于，某个分区数量很巨大，在做map运算的时候，将会发生别的分区task很快计算完成，但是某几个分区task的计算成为了系统的瓶颈，明显超过其他分区时间； 1.方案：Kafka的随机主题 如果kafka的topic和分区关联，而且kafka是专用的，那么其实kafka如果能够和随机 ...
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2018-07-07 23:29:58
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bitmap -------------- 位图/位映射。 5 hive -------------- 分区表 udtf函数 wordcount lateral view //和udtf配合使用。 order by //数据倾斜 sort by ... ...
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2018-06-25 17:55:00
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数据倾斜： 操作? Join on a.id=b.id? Group by? Count Distinct count(groupby)? 原因? key分布不均导致的? 人为的建表疏忽? 业务数据特点? 症状? 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个） ...
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2018-05-08 21:00:14
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0.绑定变量的优缺点及使用场合分别是什么？ 优点：能够避免SQL的硬解析以及与之相关的额外开销（SQL语法、语义的分析、逻辑分析、生成较佳的执行计划等开销），提高执行效率。 缺点：如果在表存在数据倾斜、数据分布不均匀列上使用绑定变量，会造成优化器忽略其具体值，导致生成错误低效的执行计划，降低执行效率 ...
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2018-05-01 00:31:41
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摘抄自：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证 ...
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2018-04-25 20:10:42
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1、什么是数据倾斜？ 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 2、Hadoop 框架的特性 A、不怕数据大，怕数据倾斜 B、Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，如子查询比较多 C、 sum,count,max,min 等聚集函数，通常不会有数据倾斜问题 3、主要表现 任务 ...
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2018-04-15 16:25:44
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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。map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的re ...
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2018-04-07 17:43:42
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什么是数据倾斜 简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中，比如： 用Hive算数据的时候r ...
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2018-03-13 01:11:29
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