hivelimit（hivelimit10到20行）

本篇文章给大家谈谈hivelimit，以及hivelimit10到20行对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、hive的Hive常用优化方法
• 2、hive中 limit什么意思
• 3、hive limit怎么使用
• 4、Hive优化的十大方法

hive的Hive常用优化方法

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。

2、join连接时的优化：差早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。原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算

3、在where字句中增加分区过滤器。

4、当可以使用left semi join 语法时不要使用inner join，前者效率更高。原因：对于左表中指定的一条记录，一旦在右表中找到立即停止扫描。

5、如果所有表中有一张表足够小，则可置于内存中，这样在和其他表进行连接的时候就能完成匹配，省友庆模略掉reduce过程。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。

6、同一种数据的多种处理：从一个数据源产生的多个数据聚合，无需每次聚合都需要重新扫描一次。

例如：insert overwrite table student select *　from employee; insert overwrite table person select * from employee;

可以优化成：from employee insert overwrite table student select * insert overwrite table person select *

7、limit调优：limit语句通常是执行整个语句后返回部分结果。set hive.limit.optimize.enable=true;

8、开启并发执行。某个job任务中可能包含众多的阶段，其中某些阶段没有依赖关系可以并发执行，开启并发执行后job任务可以更快的完成。设置属性：set hive.exec.parallel=true;

9、hive提供的严格模式，禁止3种情况下的查询模式。

a：当表为分区表时，where字句后没有分区字段和限制时，不允许执行。

b：当使用order by语句时，必须使用limit字段，因为order by 只会产生一个reduce任务。

c：限制笛卡尔积的查询。

10、合好缓理的设置map和reduce数量。

11、jvm重用。可在hadoop的mapred-site.xml中设置jvm被重用的次数。

hive中 limit什么意思

limit

[英][ˈlɪmɪt][美][ˈlɪmɪt]

n.限制; 限量，限度; 界限;

vt.限制，限定;

第三人称单数：limits复数：limits现在进行时：limiting过去式：limited

例句:

1.

Put in your spending limit for a trip ( i.e. the duty limit you're facing at customs).

你可以在这款应用中岩纯埋输入自己粗蚂的旅行预算限额（或通关时的裤码免税额度）。

2.

But there is a limit.

但这方面存在限制。

[img]

hive limit怎么使用

hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查轮雹伏询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，

Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key

有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到

Reduce中（这个过程可以腊携保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最肆搏终的聚合操作。

Hive优化的十大方法

Hive用的好，才能从数据中挖掘出更多的信息来。用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。Hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。这里重点讲解hive的优化方式，例如

一. 表连接优化

二. 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%。示例参考如下：

可以改写为：

三. order by sort by

order by : 对查询结果进行全局排序消耗时间长,需要set hive.mapred.mode=nostrict

sort by : 局部排序，并非全局有序，提高效率。

四. transform+python

一种嵌入在hive取数流程中的自定义函数，通过transform语句可以把在hive中不方便实现的功能在python中实现，然后写入hive表中。示例语法如下：

如果除python脚本外还有其它依赖资源，可以使用ADD ARVHIVE。

五. limit 语句快速出结果

一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。有一个配置属性可以开启，避免这种情况—对数据源进行抽样

缺点：有可能部分数据永远不会被处理到

六. 本地模式

对于小数租返据集，为查询触发执行任务消耗的时间实际执行job的时间，因此可以通过本地模式，在单台机器上（或某些时候在单个进程上）处理所有的任务。

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。

当一个job满足如下条件才能真正使用本地模式：

七. 并行执行

Hive会将一个查询转化为一个或多个阶段，包括：MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段等。默认情况下，一次只执行一个阶段。 不过，如果某些阶段不是互相依赖，是可以并行执行的。

会比较耗系统资源。

八. 调整mapper和reducer的个数

假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个弊虚饥map数

假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m），从而产生4个map数。

即如果文件大于块大小(128m),那么会拆分，如果小于块大小，则把该文件当成一个誉散块。

map执行时间：map任务启动和初始化的时间+逻辑处理的时间。

减少map数

若有大量小文件（小于128M），会产生多个map，处理方法是：

前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的）进行合并。

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; – 执行前进行小文件合并。

增加map数

当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。

set mapred.reduce.tasks=?

一般根据输入文件的总大小,用它的estimation函数来自动计算reduce的个数：reduce个数 = InputFileSize / bytes per reducer

九. 严格模式

十. 数据倾斜

表现：

任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。

原因：

解决方案：参数调节

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