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文档简介
深入浅出Hive企业级优化讲师:Cloudy(北风网 )2、Hive优化策略大探底及架构优化案例一Hive优化策略架构层面(高效,全局或局部) 分表 合理利用中间结果集,重视查过就丢的资源浪费,Hadoop的IO负载瓶颈 常用复杂或低效统计统一给出,以避免上层作业过多计算 合理设计表分区,静态分区和动态分区HQL语法层面(中低效,Job内) 执行计划 Hive参数层面(全局) 太暴力,很少用,有时会起到好效果。分表日志表trackinfo 2亿数据量 有5千个作业按天访问邮件营销EDM、网盟Unoin 剥离之后,edm_unoin_track 只有5个作业按天访问Trackinfo 将至1.5亿 架构优化案例剖析:合理利用中间结果集一(单Job)Hadoop的负载主要是:CPU负载和I/O负载压缩技术降低IO负载,但是加重了CPU负载随着Job增多,IO资源通常是最大的瓶颈,文件读写方式造成固有最忌讳的代码:查了就丢90%是按天执行,每天执行一次5% 按小时执行,每小时执行一次Cloudera Hadoop系列课程.版本及以上对集群规模无上限现在,不再有50台上限欢迎访问我们的官方网站
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