今天给各位分享hive如何调优的知识，其中也会对hive怎么优化进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
hive基础调优方法(一)
1、join连接时的优化：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。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
2、可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。
3、解决方法2 ：赋与空值新的key值 结论： 方法2比方法1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。 解决方法1中 log读取两次，job是2。 解决方法2中 job数是1 。
Hive优化之Hive的配置参数优化
除此之外，我们还可以通过设置hive的参数来合并小文件。
设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true； 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000； 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。
可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。
（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
我们公司yarn node节点的可用资源配置为：单台node节点可用资源数：核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置，主要配置对象包括：Executor和Driver内存，Executor配额，任务并行度。
Hive的优化需要结合具体情况进行分析和优化，可以从数据分区、建立索引和优化查询等方面入手。通过合理配置硬件、调整优化参数，以及优化HiveQL语句等操作，可以提高查询的执行效率和准确性。
Hive优化的原则参考
join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
表连接优化 用insert into替换union all 如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%。
（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选择，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩； ORC支持三种压缩选择：NONE，ZLIB，SNAPPY。
hive&hue优化
1、hive的翻译：蜂箱、蜂房；聚居。hive的英标：英/hav/，美/hav/。
2、名词（可数），（人造的）蜂房，注意bee hive虽然可以表示天然的蜜蜂巢，但是使用honeycomb会减少歧义的几率。同时honeycomb还是google的android系统的一个版本代号。
3、Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。
4、本地模式（Local Mode）：在本地模式中，Hive运行在单个机器的本地文件系统中，这通常用于开发和测试。这种安装模式不需要Hadoop集群，Hive会使用内置的Derby数据库作为元数据存储。
5、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。
hive的Hive常用优化方法
压缩job的中间结果数据和输出数据，可以少量CPU时间节省出很多空间。
可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。
解决方法1中 log读取两次，job是2。 解决方法2中 job数是1 。这个优化适合无效 id (比如 -99 ， ”， null 等) 产生的倾斜问题。
对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选择，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩； ORC支持三种压缩选择：NONE，ZLIB，SNAPPY。
Hive优化的十大方法
分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。Hive中与分区裁剪优化相关的则是 hive.optimize.pruner ，默认是 true 。
解决方法2 ：赋与空值新的key值 结论： 方法2比方法1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。 解决方法1中 log读取两次，job是2。 解决方法2中 job数是1 。
join连接时的优化：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。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true；这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。
关于hive如何调优和hive怎么优化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
