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一个简单的HQL优化

线上做Job迁移:从GP迁移到Hadoop,发现有些Job原来跑了2-3分钟到Hadoop上跑到10分钟左右,这样的话会影响到迁移的效果;一个明显的Query如下: Insertinto table_big partition(dt=today) select xxx from table_hour_incrementala,table_big b where a.id=b.id and b.dt=yesterday; 查看一下grace: 显然瓶颈集中在第二个MAP上,reduce的shuffle time执行了207秒,计算了300s不到;这个table_big是个外部表,查看一下文件发现是一个250MB左右的gz文件,原因基础上清楚了,在该Job设置了一下mapred.reduce.tasks=8就可以解决了: 首先是降低每个reduce的计算时间,其次是today分区的文件增加进而增加MAP数,这个要明天才能看到效果了:P 可以看到每个reduce的计算时间已经降到30秒;同时,产生today分区的文件也是8个30MB的小文件,为接下来增加MAP做好准备 本文转自MIKE老毕 ...

部署Ganglia监控Hadoop&Hbase

在运维hadoop的时候,经常会遇到一些性能问题。而性能问题,是无法简单通过web页面和log分析出来的。需要很多方面的指标。而Ganglia就是比较实用个监控工具之一。 部署Ganglia,百度一下,很多人已经分享很多。结合众人的经验。并加入自己安装过程中遇到的问题,整理出本文。 1. 准备了2台机器 1 2 3 4 Server 192.168.0.11(gmetad,web,gmond-master) Client 192.168.0.12(gmond) 2. Server端需要安装的软件包 ● epel包的安装:yum install -y epel-release(解决不能yum安装某些安装包的问题) ● gmetad的安装:yum install -y ganglia-gmetad ganglia-devel ● gmond的安装:yum install -y ganglia-gmond ganglia-gmond-python ● rrdtool的安装:yum install -y rrdtool rrdtool-devel ● httpd服务器的安装:yum insta...

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