文档介绍
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，产生十儿个jobs,耗时很长。原因是mapreduce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groupby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,像淘宝一天亿的如果按性别分组，分配个每个处理亿数据。30pv,2reduce,reduce15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mapreduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用个那是相当的浪费，个足够)。160reduce,1■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，但算法优化有吋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。而接下來，我们心屮