Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。...使用with as 拖慢Hive查询效率除了join产生的shuffle以外，还有一个就是子查询，在SQL语句里面尽量减少子查询。...但新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。不过在做join的过程中通过小表在前可以适当的减少数据量，提高效率。 5....hive的数据倾斜一般的处理方案： 常见的做法，通过参数调优： set hive.map.aggr=true; set hive.groupby.skewindata = ture; 当选项设定为...当然这些优化都是针对SQL本身的优化，还有一些是通过参数设置去调整的，这里面就不再详细描述了。
抛出问题： 当我们书写一些结构相对复杂的SQL语句时，可能某个子查询在多个层级多个地方存在重复使用的情况，这个时候我们可以使用 with as 语句将其独立出来，极大提高SQL可读性，简化SQL~ with...as简介 with as 也叫做子查询部分，首先定义一个sql片段，该sql片段会被整个sql语句所用到，为了让sql语句的可读性更高些，作为提供数据的部分，也常常用在union等集合操作中。...with as就类似于一个视图或临时表，可以用来存储一部分的sql语句作为别名，不同的是with as 属于一次性的，而且必须要和其他sql一起使用才可以！...其最大的好处就是适当的提高代码可读性，而且如果with子句在后面要多次使用到，这可以大大的简化SQL；更重要的是：一次分析，多次使用，这也是为什么会提供性能的地方，达到了“少读”的目标。...注意事项 1. with子句必须在引用的select语句之前定义,同级with关键字只能使用一次,多个只能用逗号分割；最后一个with 子句与下面的查询之间不能有逗号，只通过右括号分割,with 子句的查询必须用括号括起来
1.4 先看每个字段将会有多少分区（因为 Hive 表分区也不宜过多，一般一个查询语句涉及到的 hive分区 应该控制在2K内) jdbc:hive2://ks-hdp-master-01.dns.rightpad...HiveSQL经典优化案例二： 问题描述：一个复杂的SQL，查询执行一段时间后报错：基本上是查不出来; 分析函数对于大表来说不是 hive的强项，这个时候我们将其分解成很多子集，并且合理利用 hive...HiveSQL经典优化案例三： 如下SQL，用到了 PERCENTILE_APPROX 函数，问题描述：如下SQL，用到了 PERCENTILE_APPROX 函数，个人初步分析认为：由于用到该函数的次数太多...我仔细查了一下该函数，发现：它是支持“数组传参”的，那么就不难找到优化该SQL的方法了。 ? 3.1 原SQL性能测试： ? 3.2 优化后的SQL，性能测试： ?...优化后的SQL，性能提升了4倍多。 ? ? ? 版权声明： 本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。 编辑｜冷眼丶
create database demo; use demo; set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地mr //设置local mr的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用...local mr的方式，默认为134217728，即128M set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=51234560; //设置local mr的最大输入文件个数...，当输入文件个数小于这个值时采用local mr的方式，默认为4 set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10; set hive.fetch.task.conversion
也不是越多越好，reduce 太多可能会产生非常多的小文件，增加 namenode 压力，执行 MapReduce 任务也会产生很多的map任务 三、小文件合并优化 --设置map端输出进行合并，默认为...set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 四、注意sql编写 （1）列裁剪，需要的列才输出，尽量不写* （2）分区裁剪，设置好分区，不需要的分区不要读 （3）...能用一个 sql 写完，绝不用临时表 （4）hive 可以自动把 union all 优化成一个 jon，但尽量不要再 union all 中写 group by 和 join，可以做一个临时表。...五、数据倾斜 （1）检查 join 条件的数值类型是不是一样 （2）join 操作之空 key 过滤，导致空值全在一个reduce中，可以使用下面的sql来解决这类问题 SELECT * FROM...= true;默认为trueset hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; （4）使用 hive 自动的数据倾斜优化 set hive.groupby.skewindata
一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...（一次SQL计算中允许并行执行的job个数的最大值） 3.严格模式 通过设置以下参数开启严格模式： set hive.mapred.mode=strict; （默认为：nonstrict非严格模式）...5 Hive Join 优化 Join计算时，将小表（驱动表）放在join的左边 Map Join：在Map端完成Join 两种实现方式： 1、SQL方式，在SQL语句中添加MapJoin标记（mapjoin...自动的mapjoin 通过修改以下配置启用自动的mapjoin： set hive.auto.convert.join = true; （该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存...是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false（自动优化解决思路如下）： Map端两个MapReduce，第一个Mapreduce随机来分发数据。
每天分享一个sql，帮助大家找到sql的快乐 需求 找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生 建表语句 create table score( uid string, subject_id...0; #结果 t2.uid 1001 Time taken: 33.267 seconds, Fetched: 1 row(s) 分析 1、重点1是科目开窗求每个平均分，这样每个科目后面都会匹配对应的平均分...1，这是一种反向思维 4、然后对flag求和，和为0就是符合要求的结果 扩展 select uid, subject_id, score, round(avg(score...，也就是说在原有的行记录再添加一列， 这个列的每一行的值是开窗结果集，结果集的在每一行的值是与分区键匹配 用程序语言表述一下： rows[keys:values] -- 多个不同的key对应多个相同或不同的...是否是group by中的key的子集 avg(key) --对每个子集的数据计算，返回结果 key:result -- 运算之后，一个key对应一个result，这就是最终结果 对比： 1、over
string ,hobby string ,add string ) partitioned by (pt_d string) ; 创建表t2，插入一行数据，待用，t2与t1表结构一样的，...,'hh', 'sdfd'); 将t2数据插入到t1,分区日期是‘2018-10-27’，使用overwrite会删除之前分区所有内容，into将内容追加到分区 注意SELECT必须在同一行，不然我的编辑器会报错
partition by partition by关键字是分析性函数的一部分，它和聚合函数不同的地方在于它能返回一个分组中的多条记录，而聚合函数一般只有一条反映统计值的记录，partition by用于给结果集分组...e.RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位 f.DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位 g.CUME_DIST...() 小于等于当前值的行数/分组内总行数 h.PERCENT_RANK () 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1 i.NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成...n片，返回当前切片值，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布 Note: From子句：执行顺序自上而下，从左到右，从后往前，所以数据量少的表尽量放后 where子句：执行顺序自下而上，从右到左，可以过滤掉大量记录的条件写在...where子句的末尾 group by子句：通过将不需要的记录在group by之前过滤掉，避免使用having来过滤 having子句：尽量少用 select子句：尽量少用*，取字段名称 order
SELECT student.Sno, student.Sname FROM student; -- 查询选修了课程的学生姓名, SELECT student.Sname FROM student...JOIN sc on student.Sno = sc.Sno GROUP BY student.Sname; -- 计算1号课程的学生平均成绩，sc表 SELECT avg(sc.Grade) FROM...SELECT sc.Cno, count(1) as num from sc GROUP BY Cno; -- 查询选修了3门以上的课程的学生学号 SELECT sc.Sno FROM sc GROUP...，如果在成绩表中有成绩，则输出成绩表中的课程号 SELECT student....*,sc.Cno FROM student left JOIN sc on student.Sno=sc.Sno; -- 查询与“licheng”在同一个系学习的学生 -- exists写法于join
Hive 性能优化，可以从三个方面来考虑，即存储优化、执行过程优化和作业调度流程优化。 存储优化 Hive 数据存储是 Hive 操作数据的基础。...存储格式 Hive 支持的存储文件格式有如下几种： TextFile 文本格式 SequenceFile 二进制序列化文件 RCFile 行列式文件 Apache Parquet ORCFile 优化的行列式文件...开启 skewjoin 在 Hive 中，hive.optimize.skewjoin 参数用于控制是否启用倾斜连接（Skew Join）优化。...启用 hive.optimize.skewjoin 参数后，Hive 会自动监测连接操作中的倾斜情况，并尝试采用优化策略，如动态重分区、动态调整任务大小等来解决倾斜连接问题，使查询任务可以更均匀地分布在集群上...true; set hive.stats.fetch.partition.stats=true; 注：如上优化开关不是万能钥匙，并非适用于所有情况，有时需要关闭，请结合具体的查询场景和 SQL 来设置
1，FetchTask 不执行mapreduce，提高速度 设置的三种方式： 方法一： set hive.fetch.task.conversion=more; 方法二： bin/hive --hiveconf...hive.fetch.task.conversion=more 方法三： 上面的两种方法都可以开启了Fetch任务，但是都是临时起作用的；如果你想一直启用这个功能，可以在${HIVE_HOME}/conf...而CASE 2的执行时间约为CASE 1执行时间的59%。 从这个案例可以看出，对mapred.map.tasks进行自动化的优化设置其实是可以很明显地提高作业执行效率的。...用了Order by 8，并行执行 并行执行，意思是同步执行hive的多个阶段，hive在执行过程，将一个查询转化成一个或者多个阶段。...8//job并行执行的数目，一个SQL语句可能有很多mapreduce任务，限制hive.exec.parallel false hive执行开启： set hive.exec.parallel=true
在阐述Hive Join具体的优化方法之前，首先看一下Hive Join的几个重要特点，在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化： 1.只支持等值连接 2.底层会将写的HQL语句转换为MapReduce...，并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3.当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议： 1.合理的设置...设置方式主要分两种： 1）自动方式 set hive.auto.convert.join=true; hive.mapjoin.smalltable.filesize，设置可以mapjoin的表的大小，...同时可能还需要设置以下两个参数： set hive.limit.row.max.size=10000;设置最小的采样容量 set hive.limit.optimize.limit.file=20;设置最大的采样样本数...这种优化方式存在一个缺点：有可能部分数据永远不会被处理到
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 ———————————————— 3.Write good SQL : 说道sql优化很惭愧，自己sql很烂，不多比比了...，但是sql优化确实很关键。。。...在Hive 1.1.0之后，这个feature是默认开启的,它可以自动优化HQL中多个JOIN的顺序，并 选择合适的JOIN算法. Hive在提交最终执行前,优化每个查询的执行逻辑和物理执行计划。...这些优化工作是交给底层来完成。 根据查询成本执行进一步的优化，从而产生潜在的不同决策：如何排序连接，执行哪种类型的连接，并行度等等。...set hive.optimize.index.filter=true;--自动使用索引，使用聚合索引优化group by操作，如果是orc表，可以使用orc的索引，加快读取hive表的数据 set
性能优化 作业调优 严格模式 Hive在执行SQL命令时，可以设置严格模式，防止用户执行一些对性能影响很大的查询。...set hive.mapred.mode=strict; 在Hive 2.x之前默认为nonstrict，之后默认是strict。...对使用了Order By的查询，必须使用limit语句限制数据量，防止单任务运行时间过长。 严格模式下，会限制笛卡尔积的查询。...在企业，可以进行灵活设置，但严格模式的开启，可能会导致某些SQL语句无法执行。...，HIGH，NORMAL，LOW，VERY_LOW set mapred.job.priority=VERY_HIGH; 并发控制 为作业设置并行处理，对于非严格依赖的任务，进行并发运算。
Hive拥有统一的元数据管理，所以和Spark、Impala等SQL引擎是通用的。...Hive函数 Hive的SQL还可以通过用户定义的函数（UDF），用户定义的聚合（UDAF）和用户定义的表函数（UDTF）进行扩展。...set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 3.5 SQL优化 3.5.1 列裁剪 Hive在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其他列...节省了两个临时表的读写是一个关键原因，这种方式也适用于Oracle中的数据查找工作。 SQL具有普适性，很多SQL通用的优化方案在Hadoop分布式计算方式中也可以达到效果。...3.5.7 解决Hive对UNION ALL优化的短板 Hive对union all的优化的特性：对union all优化只局限于非嵌套查询 消灭子查询内的group by 示例1：子查询内有group
Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。...使用with as 拖慢Hive查询效率除了join产生的shuffle以外，还有一个就是子查询，在SQL语句里面尽量减少子查询。...但新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。不过在做join的过程中通过小表在前可以适当的减少数据量，提高效率。 5....hive的数据倾斜一般的处理方案： 常见的做法，通过参数调优： set hive.map.aggr=true; set hive.groupby.skewindata = ture; 当选项设定为...当然这些优化都是针对SQL本身的优化，还有一些是通过参数设置去调整的，这里面就不再详细描述了。 但是优化的核心思想都差不多： 1. 减少数据量； 2. 避免数据倾斜； 3. 减少JOB数； 4.
hive Optimizer的改进 注意，本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的， 本文描述了Hive查询执行计划的优化，以提高join效率并减少对用户提示的需求。...Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器： Join过程中加入有表可以存于内存。...星形join的增强功能 Hive 0.11中的优化器增强功能专注于有效处理星型模型中所需的join。最初的工作仅限于星型模型join，其中projection和filter后的所有维度表同时适合内存。...现在也实现了只有一些维度表适合内存的情景（HIVE-3996）。 连接优化可以分为三个部分： 在使用maphints时，在单个仅有map的job中执行mapjoins链。...将优化扩展到自动转换的情况（在优化时生成适当的备份计划）。 在任务端完全生成内存哈希表。（未来的工作。） 以下部分介绍了每种优化程序增强功能。
hive sql系列（总结）介绍： hive sql系列主打sql，通过案例，从实现到分析，帮助大家找到写sql的快乐 hive sql系列目录： hive sql系列（一）：找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生...hive sql系列（二）：统计每个用户每个月访问量和累计月访问量 hive sql系列（三）：求所有用户和活跃用户的总数及平均年龄 hive sql系列（四）：请用sql写出所有用户中在今年10月份第一次购买商品的金额...hive sql系列（五）：一个日志表中记录了某个商户费率变化状态的所有信息，现在有个需求,要取出按照时间轴顺序，发生了状态变化的数据行 hive sql系列（六）：每个用户连续登录最大天数 hive...sql系列（七）：查询前20%时间的订单信息 hive sql系列（八）：根据聚合在一起的编码转换成聚合在一起的码值 hive sql系列（九）：有一张表，其中一个字段是由时间、接口、ip和其他字段组成的求...（重点：开窗、子查询、需要条件过滤的在子查询中先过滤） 3、hive sql系列（三）是一个级联求和的典型例子，意思是当月和累计在一起的意思，以此类推，相似的场景都可以用hive sql系列（三）的方式做
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