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Hive性能优化(全面) 2018-02-02 Hadoop大数据应用 1.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,产生十几个jobs,耗时很长。原因是map reduce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group by 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30亿的pv,如果按性别分组,分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。 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...

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