1 通用调优 有时从CDH升级到CDP后，会发现Hive on Tez作业会比老的MR或者Spark要慢，这往往是因为没有对Tez作业进行调优导致的，另外在老的CDH平台中，因为一般都持续稳定运行一段时间了...3.辨别是哪里慢，比如map tasks，reduce tasks和join。...3.默认情况下，最大的reduce数量为1009（hive.exec.reducers.max） 4.Hive on Tez使用以下公式估计Reducer 的数量，然后调度Tez DAG： Max(1,...Min(hive.exec.reducers.max [1009], ReducerStage estimate/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer)) x...5 并发 本章介绍如何调整Hive on Tez会话的并发，例如运行多个Tez AM容器，可以调整以下属性： • hive.server2.tez.default.queues：逗号分隔值列表，对应要维护
1、打开sshd服务的配置文件/etc/ssh/sshd_config，把UseDNS yes改为UseDNS no
这里分享一些关于Tez上Hive查询的基本故障排除和调优指南。调优指南不同的hive版本，不同执行引擎之间的调优行为有所差异，所以同一条sql可能会有不一样的速度。...如果 hive.tez.auto.reducer.parallelism 设置为true，Hive会估算数据大小并设置并行性估算值。Tez将在运行时采样源顶点的输出大小并根据需要调整估算值。.../hive.exec.reducers.bytes.per.reducer)) x hive.tez.max.partition.factor [2]以下三个参数可以调整以增加或减少mapper数量：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...并发我们需要理解和调整Tez上的Hive并发会话，如运行多个Tez AM容器。以下属性有助于理解默认队列和会话数量行为。...注意：池中的Tez会话总是运行，即使在空闲集群上。
设置true后，tez会在运行时根据数据大小动态调整reduce数量 最好使用TEZ提供的动态调整reduce数量功能。不要使用mapred.reduce.tasks参数去直接决定reduce的个数。...只有打开该参数才能使用下面的hive.tex.min.partition.factor ,hive.tez.max.partition.factor参数 hive.exec.reducers.max...个数的公式 hive.tex.min.partition.factor hive.tez.max.partition.factor maxReduces = min(hive.exec.reducers.max...[1099], max((ReducerStage estimate/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer),1)*hive.tez.max.partition.factor...) minReduces = min(hive.exec.reducers.max [1099], max((ReducerStage estimate/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....> 请注意 ， Hive中尽量不要用Order By， 除非非常确定结果集很小 。...Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
添加代码：调用FTPClient的enterLocalPassiveMode();方法，设置为被动模式，既可以解决。
01 请慎重使用COUNT（DISTINCT col） 问题原因： 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...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 解决方案： Reducer设置的原则： 每个Reduce处理的数据默认是256MB hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...=256000000 每个任务最大的reduce数，默认为1009 hive.exec.reducers.max=1009 计算reduce数的公式 N=min(每个任务最大的reduce数，总输入数据量...同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间 虽然现在最新版本的Hive默认其实支持的Tez引擎， 但是很多人或者大部分人往往还是希望用MR引擎，特别是在Tez报错，然后MR运行正常的时候 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 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
name> -Xmx3072m 调整map个数： mapred.max.split.size=256000000 调整reduce个数： hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...hive.exec.reducers.max ---- ❝以下内容翻译自StackOverFlow ❞ 原文链接 ❝https://stackoverflow.com/questions/67732977.../java-lang-outofmemoryerror-java-heap-space-error-while-executing-hive-query ❞ 实验场景 在使用 TEZ 执行引擎从 Hive...Shell 运行 Hive 查询时，我在日志中收到 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space error，但查询最终完成。...这仅是示例： set hive.tez.container.size=2048; --以MB为单位的容器大小 set hive.tez.java.opts=-Xmx1700m; --设置为 whive.tez.container.size
Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....= In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max= In...Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
第11章 Hive：SQL on Hadoop 11.3 Hive快速入门 11.3.1 HQL介绍 Hive查询语言（Hive QL，可以简称HQL）的语法和SQL非常相似，实际上HQL基本上实现了SQL...Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. hive> 输入“quit...Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....= In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max= In
合理设置参数，让集群飞起来~ 参数缺省值描述可单独使用set hive.execution.engine=tez; 设置hive的计算引擎可单独使用set mapreduce.map.memory.mb...=100; 设置reduce数量， mapper数量:reduce数量 = 10:1可单独使用set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500M...Order by时只有一个reduce 如果你懒得看上文，推荐一套参数设置： set hive.execution.engine=tez; set mapreduce.map.memory.mb...=8192; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; set hive.exec.reducers.max=999; set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...当时效要求高时，尽量压缩总体运行时间；当稳定性要求更高时，错峰执行，负载均衡。 参数调优核心总结为两个字：平衡。
，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...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 解决方案： Reducer设置的原则： 每个Reduce处理的数据默认是256MB hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...=256000000 每个任务最大的reduce数，默认为1009 hive.exec.reducers.max=1009 计算reduce数的公式 N=min(每个任务最大的reduce数，总输入数据量...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...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job的执行时间要长，对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单节点上处理所有任务
对于每个HIVE表使用ORCFile应该是一件容易的事情，并且对于获得HIVE查询的快速响应时间非常有益。...缺点：压缩/解压速度慢；不支持native。 ———————————————— 6.MAP JOIN ?...= tez; 通过上述设置，您执行的每个HIVE查询都将利用Tez。...mapred.max.split.size=134217728; --决定每个map处理的最大的文件大小,可以根据总文件大小以及这个参数的设置调整map的数量，动态调整，当map数量比较小且执行非常慢时...，可以将此参数调小 set mapred.min.split.size.per.node=1024000000;--每个节点，动态调整，当map数量比较小且执行非常慢时，可以将此参数调小 set mapred.min.split.size.per.rack
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...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 解决方案： Reducer设置的原则： 每个Reduce处理的数据默认是256MB hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...=256000000 每个任务最大的reduce数，默认为1009 hive.exec.reducers.max=1009 计算reduce数的公式 N=min(每个任务最大的reduce数，总输入数据量...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...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job的执行时间要长，对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单节点上处理所有任务
截止目前Hive已经更新至3.1.x版本，Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展，开始支持更多的计算引擎，计算速度大大提升。...「硬刚Hive续集」》 对Hive的MapReduce引擎已经做过非常详细的讲解了。 本文首发自公众号： 《import_bigdata》，大数据技术与架构。...---- Hive SQL 编译成 MapReduce 过程 美团博客中有一篇非常详细的博客讲解《Hive SQL的编译过程》。...给 Hive 换上 Tez 非常简单，只需给 hive-site.xml 中设置： hive.execution.engine <value...还会注意到，如果再次运行相同的查询，它的完成速度比第一个快得多。 Spark执行程序需要额外的时间来启动和初始化yarn上的Spark，这会导致较长的延迟。
Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....= In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max= In...Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases....= In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max= In...= In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max= In
截止目前Hive已经更新至3.1.x版本，Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展，开始支持更多的计算引擎，计算速度大大提升。...「硬刚Hive续集」》 对Hive的MapReduce引擎已经做过非常详细的讲解了。 本文首发自公众号： 《import_bigdata》，大数据技术与架构。...Hive SQL 编译成 MapReduce 过程 美团博客中有一篇非常详细的博客讲解《Hive SQL的编译过程》。...给 Hive 换上 Tez 非常简单，只需给 hive-site.xml 中设置： hive.execution.engine <value...还会注意到，如果再次运行相同的查询，它的完成速度比第一个快得多。 Spark执行程序需要额外的时间来启动和初始化yarn上的Spark，这会导致较长的延迟。
用惯了Jupyter，Spyder的开发者切换到Pycharm时，发现不论是打开IDE的速度，还是调试的速度都慢的让人想砸电脑，笔者在这花了好长时间生闷气，最终总结了几个坑来解决运行速度慢的问题，希望能帮到大家...1.扩大Pycharm运行内存 打开后找到-Xms -Xmx两行，增加运行内存（根据电脑配置，笔者是8G内存），可明显改善打开IDE的速度 2.新建工程选择Python解释器 笔者常用Anaconda...，因此选用了它 3.解决运行时查看变量速度慢的方法 File->Setting->Build, Execution, Deployment->Python Debugger勾选Gevent compatible...4.代码如何运行在console中 代码运行在console中方便我们步步调试 5.使用Debug来调试，而不是Run 笔者发现，如果使用Run执行程序后，在console里查看变量...，输入代码非常的慢，如果数据量大，执行速度能气死人，暴躁老哥就差砸键盘了。
4.Hive更新数据源中的数据并返回查询结果。 Hive on Tez在临时容器上运行任务，并使用标准的YARN shuffle服务。...2.7查询级别的工作负载管理 你可以配置谁使用查询资源，可以使用多少资源以及Hive对资源请求的响应速度。工作负载管理可以提升查询并发和查询性能。...*tez\.queue\.namehive\.transpose\.aggr\.joinhive\.exec\.reducers\.bytes\.per\.reducerhive\.client\.stats...*tez\.queue\.namehive\.transpose\.aggr\.joinhive\.exec\.reducers\.bytes\.per\.reducerhive\.client\.stats...在某些情况下，Hive on Tez无法对存储在加密区域中的表运行某些查询。当Hadoop密钥管理服务器（KMS）连接经过SSL加密并使用自签名证书时，请执行以下操作。
运行以下查询会将数字转换为 UTC 中的时间戳。...*tez\.queue\.namehive\.transpose\.aggr\.joinhive\.exec\.reducers\.bytes\.per\.reducerhive\.client\.stats...*tez\.queue\.namehive\.transpose\.aggr\.joinhive\.exec\.reducers\.bytes\.per\.reducerhive\.client\.stats...Tez 限制需要禁用此属性；否则，在单个 JDBC 连接上并发提交的查询将失败或执行速度较慢。...在某些情况下，Hive on Tez 无法对存储在加密区域中的表运行某些查询。当 Hadoop 密钥管理服务器 (KMS) 连接是 SSL 加密的时，请执行以下过程。
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