使用有向无环图（DAG）的表达式和数据传输原语，在Tez上而不是MapReduce上执行Hive查询可以提高查询性能。...如果您未启用Ranger安全服务或其他安全性，则默认情况下，Hive会根据用户模拟使用CDP数据中心基于存储的授权（SBA）。...您几乎没有执行HMS或仅在云中进行HMS的配置。 Spark集成 在某些情况下，Spark和Hive表可以使用Hive Warehouse连接器进行互操作。...=true; 要将数据批量加载到分区的ORC表中，请使用以下属性，该属性可优化将数据加载到10个或更多分区中的性能。...您执行以下与存储分桶相关的任务： 设置hive-site.xml以启用存储分桶 SET hive.tez.bucket.pruning=true 既有分区又有分桶的批量加载表： 将数据加载到既分区又存储分桶的表中时
最佳实践 使用 Ranger 安全服务来保护您的集群和依赖服务。 使用 ORC 文件格式存储数据。其他的，例如 Parquet 也受支持，但对于 Hive 查询没有那么快。...使用 ORC 高级属性，您可以为点查找中经常使用的列创建布隆过滤器。 Hive 支持 Parquet 和其他格式用于仅插入的 ACID 表和外部表。...您可以使用分区来显着提高性能。您可以设计 Hive 表和物化视图分区以映射到文件系统/对象存储上的物理目录。例如，按日期-时间分区的表可以组织每天加载到 Hive 中的数据。...ORC 表中，您可以使用以下属性，优化数据加载到 10 个或更多分区的性能。...您执行以下与存储桶相关的任务： 设置hive-site.xml以启用存储桶 SET hive.tez.bucket.pruning=true 分区和分桶的批量加载表： 将数据加载到分区和分桶的表中时，请设置以下属性以优化过程
为了更好的使用收集的数据，Chukwa也包含了一个灵活有力的工具包用来显示、监测和分析结果。...特点： 线性的和模块化的可扩展性。 严格一致的读和写。 自动和可配置的分区表。 方便的支持hadoop的MapReduce 的Jobs与HBase表的基类。 易于使用的JAVA API的客户端访问。...spark还有高级的有向无环图(DAG)执行引擎支持循环数据流和内存计算。 易于使用：可以凯苏的使用java、scala或者python编写程序。...通过允许项目向Hive和Pig来运行复杂的DAG认为，Tez可以被用于处理数据更简单处理多MapReduce Jobs，现在展示一个单一的Tez Job Tez API包括以下几个组件： 有向无环图...边需要分配属性，对Tez而言这些属性是必须的，有了它们才能在运行时将逻辑图展开为能够在集群上并行执行的物理任务集合。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。...Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。...Hama、Apache Tez、Apache Ambari。...Drill的目的在于支持更广泛的数据源、数据格式及查询语言，可以通过对PB字节数据的快速扫描(大约几秒内)完成相关分析，将是一个专为互动分析大型数据集的分布式系统。 10....Apache Tez 代码托管地址： GitHub Apache Tez是基于Hadoop Yarn之上的DAG(有向无环图，Directed Acyclic Graph)计算框架。
已完成的操作会在发生故障时保留。 Hive 操作在行级别而不是表或分区级别是原子的。一个 Hive 客户端可以在另一个客户端向该分区添加行的同时从一个分区读取。...事务流将数据快速插入 Hive 表和分区。 为事务配置分区 您设置了几个参数，以防止或允许动态分区，即在表上隐式创建的分区中插入、更新或删除数据。...压缩是一个执行文件关键内务处理的过程。 Hive 为每个更改表或分区的事务创建一组增量文件，并将它们存储在单独的增量目录中。默认情况下，Hive 会定期自动压缩增量文件和基本文件。压缩是文件的合并。...但是，检查是否需要压缩需要对自上次主要压缩以来完成的事务中涉及的每个表或分区多次调用 NameNode。因此，减小此值会增加 NameNode 上的负载。...= 算术加、减、乘、除和取模 逻辑与和或 聚合 sum、avg、count、min 和 max 支持的数据类型 您可以使用矢量化查询查询以下类型的数据： tinyint smallint int bigint
原子操作包括简单的写入和插入，对多个分区的写入以及单个SELECT语句中的多个插入。读操作不受操作期间发生的更改的影响。你可以插入或删除数据，并且在整个软件和硬件崩溃中它都能保持一致。...迁移Hive数据到CDP 使用WXM或Replication Manager将Hive数据迁移到CDP之后，你可能还需要执行一些额外的任务来真正完成迁移。...创建Hive表修改了一下几点： 创建兼容ACID的表，这是CDP中的默认表 支持简单的写入和插入 写入多个分区 在单个SELECT语句中插入多个数据更新 ACID表不需要bucket 如果你有ETL管道是在...新的默认列表可能比旧集群中使用的原始默认列表更短（限制更严格）。 实际你要重新的配置会大于上面列出的6个配置属性，因为即使你没有修改旧集群的配置默认值，CDP默认值也可能会以影响您工作的方式。...下表包含升级过程会更改的Hive服务和HiveServer属性，其他未显示的属性值从CDH/HDP到CDP会保留。
、6.2和6.3：执行引擎将这些阶段提交给适当的组件。...：描述一段SQL依赖的数据来源表分区，里面存储的是分区名的列表，如果整段SQL包含的所有表都是非分区表，则显示为空。...SQL并不等价，代码1在内连接（inner join）中的连接条件（on）中加入非等值的过滤条件后，并没有将内连接的左右两个表按照过滤条件进行过滤，内连接在执行时会多读取part=0的分区数据。...Tez和MapReduce作业的比较： Tez绕过了MapReduce很多不必要的中间的数据存储和读取的过程，直接在一个作业中表达了MapReduce需要多个作业共同协作才能完成的事情。...虽然sortByKey也提供了排序的功 能，但某些情况下我们并不需要全局有序，另外其使用的Range Partitioner对于某些Hive的查询并不适用。
内部表将数据存储在Hive的默认文件格式（如ORC、Parquet）中，这些格式通常比其他文件格式（如CSV、JSON）更高效，并且支持更高级的查询和分析操作。 ...开启动态分区 关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，...只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。...解决办法： 自定义分区，将为空的key转变为字符串加随机数或纯随机数，将因空值而造成倾斜的数据分不到多个Reducer。...表被分为4个桶，并按列col1进行分区。 可以使用INSERT INTO语句将数据插入到桶表中。在插入数据时，Hive会根据指定的列对数据进行哈希，然后将其分配到适当的桶中。
作者：KubeData 本文是作者本人做数仓调优时，所经常使用的SQL调优技巧，这些“技巧”也是经过日常不断摸索、问题排查以及网络检索并且经过本人在线上大规模使用过的，对于下面这12条（不算多，但特别有用...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...数量 原因： 过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源 有多少个Reduer就会有多少个文件产生，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题...特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短 Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个task任务的情况...= tez; 通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez 当然，也可以选择使用spark作为计算引擎 11 选择使用本地模式 有时候Hive处理的数据量非常小，那么在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际
根据IDG的说法，当客户考虑更新到产品的最新版本时，他们期望新功能、增强的安全性和更好的性能，但越来越希望拥有更简化的升级过程。伴随着CDP私有云的每个新版本，我们正在努力提供这些内容。...数据仓库 与传统的MapReduce相比，使用Hive on Tez的有向无环图（DAG）和数据传输原语可提高查询性能。 Impala的改进将性能提高了2倍至7倍。...将群集升级到CDP之后，客户现在可以使用YARN QueueManager以更加用户友好的方式调整群集资源管理配置。...此版本还对我们的二级索引进行了改进，以确保索引更新与数据插入和高插入之间保持高度一致。...借助7.1.6版本添加的新功能，增强功能和改进的升级途径，现在没有更好的时间将现有的CDH或HDP集群过渡到CDP私有云基础版。
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...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...个数 原因： 过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源 有多少个Reduer就会有多少个文件产生，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题...特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短 Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个task...同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间 设置 hive.execution.engine = tez; 通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez 当然，也可以选择使用spark作为计算引擎
配置旧的 CREATE TABLE 行为 升级到 CDP 并迁移旧表后，您可能希望暂时切换到 Hive 旧行为。旧行为可能会解决数据迁移期间脚本的兼容性问题，例如，在运行 ETL 时。...Hive 3 表是符合 ACID 的事务表，仅对 ORC 格式的数据具有以下完整的 ACID 功能： 插入 更新 删除 使用符合 ACID 的事务表不会导致性能或操作过载，也不需要分桶。...通过以下方式之一配置属性： 如果创建表作为 ACID 仅插入和 创建表作为完整 ACID属性出现并被选中，请取消选中这些属性。...失败的实例必须手动重启。 不会发生自动故障转移。如果客户端连接时 HS2 实例失败，会话将丢失。由于这种情况需要交给客户端，所以没有自动故障转移；客户端需要使用 ZooKeeper 重新连接。...通过查看统计数据而不是运行查询，您通常可以更快地获得数据问题的答案。 此任务显示如何生成有关表的不同类型的统计信息。 启动 Hive shell 并登录。
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...，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...个数 原因： 过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源 有多少个Reduer就会有多少个文件产生，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题...特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短 Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个task任务的情况...同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间 设置 hive.execution.engine = tez; 通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez 当然，也可以选择使用spark作为计算引擎
理解reducer数量Tez使用多种机制和设置确定完成查询所需的reducer数量。Tez根据要处理的数据（字节数）自动确定reducer。...如果HiveServer2连续使用，这些Tez AM将继续运行，但如果HS2空闲，这些Tez AM将根据 tez.session.am.dag.submit.timeout.secs 定义的超时被终止。...如果未指定队列名称，则查询将保持在HiveServer2中的挂起状态，直到池中有一个可用的默认Tez AM来处理查询。在JDBC/ODBC客户端或HiveServer2日志文件中不会有任何消息。...由于没有消息生成，当查询挂起时，用户可能会认为JDBC/ODBC连接或HiveServer2已断开，但实际上它在等待一个Tez AM执行查询。...在某些情况下，这可能会导致太多容器空闲且未释放，因为这里定义的容器将被Tez AM保留，即使它是空闲的。这些空闲容器将继续占用YARN中的资源，其他应用程序可能会利用这些资源。
将这些表格转换为ORCFile格式通常会显着减少查询时间： ORC支持压缩存储（使用ZLIB或如上所示使用SNAPPY），但也支持未压缩的存储。...我不会详细讨论在这里提到的使用Tez的许多好处; 相反，我想提出一个简单的建议： 如果它没有在您的环境中默认打开，请在您的Hive查询的开头将以下内容设置为'true'来使用Tez： 设置hive.execution.engine...默认情况下，Hive一次只会执行一个阶段，由于job包含多个阶段，而这些阶段并非完全互相依赖， 即：这些阶段可以并行执行，可以缩短整个job的执行时间。...在运行的时候没有办法判断哪个key 会产生多大的倾斜，所以使用这个参数控制倾斜的阈值，如果超过这个值，新的值会发送给那些还没有达到的reduce, 一般可以设置成（处理的总记录数/reduce个数）的...=60000000;--（将多个mapjoin转化为一个mapjoin时，其表的最大值） set hive.stats.autogather=false;--即插入数据时会优化统计，如此在大的动态分区时
据AMR研究显示，到2020年Hadoop将拥有502亿美元市场。...大数据软件提供商hortonworks于2014年11月11日向美国证监会提出IPO申请，这标志着Hadoop技术发展开始走入商业阶段，更标志着Hadoop技术从2014年开始真正的成熟了。...Replication Protocol：一组副本之间将只有一个leader，系统将使用RAFT协议来完成leader的选举，leader响应client所有读取和写入的请求，每个副本都会有自己的wal...member资格的将能够接管领导权，较高等级（数据中心Rank加 机器Rank）的副本将最优可能成为leader。...目前Hive On Spark已经完成基本功能开发以及大部分的bugfix，估计在2015年会正式发布，值得期待。 7 Tez - 孵化成功Tez是什么？
Hive 通过以下方式改变了表的创建： 创建符合 ACID 的表，这是 CDP 中的默认值 支持简单的写入和插入 写入多个分区 在单个 SELECT 语句中插入多个数据更新 无需分桶。...这些覆盖是您为在旧 CDH 或 HDP 集群中配置 Hive 而设置的自定义值。升级过程并没有持之以恒的所有覆盖。...移除Hive on Spark配置 您的脚本或查询包含不再受支持的 Hive on Spark 配置，您必须知道如何识别和删除这些配置。 在 CDP 中，没有 Hive-Spark 依赖项。...在 Hive 3 中，当基于成本的优化器 (CBO) 检测到这些缺失的统计数据时，可能会导致数据集被忽略。作为数据工程师，您需要在升级后修复这些统计信息。...或非Hive托管表，可更新是受管表不ORCHive托管表，可更新是非Hive外部表，带数据删除不受管表不原生（但非 ORC）Hive托管表，仅插入是非Hive外部表，带数据删除不受管表不非原生Hive或非
在大多数情况下，其实不需要分区键，同时即便使用了分区键，不太建议使用比月更细粒度的分区键，分区不会加速查询（与 ORDER BY 表达式相反）。你永远不应该使用太细化的分区。...根据这些需求，DBA对这些需求提供了如下方案： 天级保留策略，我们使用了表分区策略，并规避了一些坑。...意思是一次插入的数据块涉及到的分区数量。...但是会有一个问题，就是当研发提工单修改应用的保留时间后，时间调整会导致日志落入不同的表，这样代码中查询语句不变的情况下会出现变更保留时间后查不到历史数据的问题，虽然可以代码做一定的路由规则，但很繁琐，不够友好...高速文件访问对元数据的访问频次； 元数据存储使用 TiKV，会增加运维复杂性。
Tez和MapReduce作业的比较： Tez绕过了MapReduce很多不必要的中间的数据存储和读取的过程，直接在一个作业中表达了MapReduce需要多个作业共同协作才能完成的事情。...Hive提供的执行计划没有这些数据，这意味着虽然Hive的使用者知道整个SQL的执行逻辑，但是各阶段耗用的资源状况和整个SQL的执行瓶颈在哪里是不清楚的。...，这个语法将from前置，作用就是使用一张表，可以进行多次插入操作： --开启动态分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode...Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。...这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。
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