Hive是互联数据仓库中使用最频繁的工具，做为仓库的技术人员，有很大必要去深入了解它，并以认真的态度去对待工作中遇到的每个问题，每个知识点，由点及面，让我们的技术更扎实，也让我们更有底气~~
Driver组件：核心组件，整个Hive的核心，该组件包括Complier（编译器）、Optimizer（优化器）和Executor（执行器），它们的作用是对Hive SQL语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架。
Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。
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。
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》，这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
hive是基于大数据开发的一组用于数据仓库的api，其主要功能是将HQL(HIVE SQL)转换成MapReduce执行。所以对hive的优化几乎等于对MapReduce的优化，主要在io和数据倾斜方面进行优化。
导读：快手基于Hive构建数据仓库，并把Hive的元数据信息存储在MySql中，随着业务发展和数据增长，一方面对于计算引擎提出了更高的要求，同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化，包括：
Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。
Hive是较早的SQL on Hadoop系统，对大数据SQL执行有广泛和深远的影响。它最初由Facebook开发，后来成为Apache软件基金会的一个开源项目。用户可以通过SQL来读取、写入和管理存储在分布式存储系统中的大规模数据集。
大家好，我是一哥，今天分享一下Hive如何提升查询效率。Hive作为最常用的数仓计算引擎，是我们必备的技能，但是很多人只是会写Hql，并不会优化，也不知道如何提升查询效率，今天分享8条军规：
Hive作为大数据平台举足轻重的框架，以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
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
最近生产环境有将近 8 亿条，数据大小约 1T 左右的某类型客户业务数据需要查询分析。但是发现执行一次 hive sql 筛选数据需要耗时近几千秒，这样的性能指标实在太不理想太慢。所以需要对 hive 查询性能进行优化，在查询相关资料发现 hive 查询优化有如下几种方式：
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。当列很多或者
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：
Hive和MapReduce中拥有较多在特定情况下优化的特性，如何利用好相关特性，是Hive性能调优的关键。本文就介绍那些耳熟但不能详的几种Hive优化模式。
腾讯云 TBDS 是腾讯经过多年的大数据实践，面向数据全生命周期，对外提供安全、可靠、易用的一站式、高性能、企业级大数据存储计算分析平台，腾讯云TBDS 已落地金融、政务、能源、工业等多个行业，交付了 1000+ 的私有云大数据项目，腾讯云 TBDS 从 2017 年开始支持某国有大行的大数据平台建设，在大规模集群支持、核心业务性能优化、金融级数据安全、国产化创新、架构升级等方面一直在不断的升级和突破。
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以方便地对大规模数据进行管理和分析。当需要将大量数据插入到Hive表中时，我们需要考虑一些优化策略，以提高插入性能和效率。
本篇文章为大家带来Hive面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目一部分来自于网上，一部分来自平时工作的总结。
原创推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GHwYVEwAS8WgNBLb14NC4A
Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。
近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
CREATE FUNCTION [db_name.] function_name AS class_name [USING JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri' [, JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri'] ];
Hive作为大数据分析领域常用的仓库工具，即使是现在流式计算如火如荼背景下，Hive依然倍受各大厂商挚爱。使用Hive过程中，面对各种各样的查询需求，需要具有针对性的优化下面内容就给大家分别介绍下。
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的数据仓库软件项目，用于提供数据查询和分析。Hive是Hadoop在HDFS上的SQL接口，它提供了类似于SQL的接口来查询存储在与Hadoop集成的各种数据库和文件系统中的数据。可以说从事数据开发工作，无论是在平时的工作中，还是在面试中，Hive具有举足轻重的地位，尤其是Hive的性能调优方面，不仅能够在工作中提升效率而且还可以在面试中脱颖而出。在本文中，我将分享十个性能优化技术，全文如下。
Apache Hive 2.1已于几个月前发布，它引入了内存计算，这使得Hive计算性能得到极大提升，这将会影响SQL On Hadoop目前的竞争局面。据测试，其性能提高约26倍。 Apache Hive 2.1新引入了6大性能，包括： （1）LLAP。Apache Hive 2.0引入了LLAP（Live Long And Process），而2.1则对其进行了极大的优化，相比于Apache Hive 1，其性能提升约25倍； （2）更鲁邦的SQL ACID支持； （3）2X ETL性能提升。引入更智能
升级到 CDP 并迁移旧表后，您可能希望暂时切换到 Hive 旧行为。旧行为可能会解决数据迁移期间脚本的兼容性问题，例如，在运行 ETL 时。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
Map在读取数据时，先将数据拆分成若干数据，并读取到Map方法中被处理。数据在输出的时候，被分成若干分区并写入内存缓存（buffer）中，内存缓存被数据填充到一定程度会溢出到磁盘并排序，当Map执行完后会将一个机器上输出的临时文件进行归并存入到HDFS中。
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
由于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异，因此，传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用。关于 hive 的优化与原理、应用的文章，前面也陆陆续续的介绍了一些，但大多都偏向理论层面，本文就介绍一个实例，从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识。 1、需求 需求我做了简化，很简单，两张表做个 join，求指定城市，每天的 pv，用传统的 RDBMS SQL 写出来就这样的： SELECT t.statdate, c.cnam
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
Hive作为Hadoop家族的重要一员，具有学习成本低，开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中，Hive也不负众望，得到了非常高的票数。为此，CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮（博客： http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang ）绘制了Hive技术图谱，帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布，速来关注！ 我要成为Hive专家团一员，筛选优质内容>>猛戳这里： http://li
Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎，广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎，如Drill、Hive、Kylin、Solr、flink、Samza等。本文结合hive中基于代价的优化，解析calcite优化引擎的实现原理。
order by：order by 是要对输出的结果进⾏全局排序，这就意味着只有⼀个reducer才能实现（多个reducer⽆法保证全局有序）但是当数据量过⼤的时候，效率就很低。如果在严格模式下（hive.mapred.mode=strict）,则必须配合limit使⽤
hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它提供了一种方便的方式来处理和分析大规模数据。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并使用类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language）进行数据操作。在本篇文章中，我们将深入探讨Hive的命令操作以及相应的过程。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4UGgQtXE-1690355726417)(J:/baidudownload/09-第九阶段spark项目-一站式制造/Day5_数仓事实层DWB层构建/02_随堂笔记/Day5_数仓事实层DWB层构建.assets/image-20210518184328346.png)]
Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询的时候要特别注意效率 。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce 分配不合理等等。 对Hive 的调优既包含 Hive 的建表设计方面，对 HiveHQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置参数 和 底层引擎 MapReduce 方面的调整 。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
细细品味这首诗，忽然发觉以前学这首诗的意义在于背诵和考试，如今细细品味这首诗，不禁感叹意境真好。天色微凉，牵着手，一起爬山那高高的山头看那天边的牵牛织女星，多么美好的夜晚。古人的生活比现在的生活惬意多了。
前几天，Flink官方release了Flink1.10版本，这个版本有很多改动。比如：
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
小文件问题的影响 1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。
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：
Hive性能优化 1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分，本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.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,
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
