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hADoop hivE join性能的问题.

建议采取td注入内存方式,即把小表在map阶段进行join. select /*+ MAPJOIN(td) */ 你可以试试效率的改变 还有建议将d92.fqqid is null的条件放到前面,做成子表的方式,也可以减少join的笛卡尔乘积量。

1: 有一个极小的表

这个要根据自己处理数据的方式来选择。 1、Hive是支持SQL语句的,执行会调用mapreduce,所以延迟比较高; 2、HBase是面向列的分布式数据库,使用集群环境的内存做处理,效率会比hive要高,但是不支持sql语句。 Hadoop开发和运行处理大规模数据,...

hive作为数据仓库平台,其实是来解决mr编写程序困难的问题,提供了sql接口。目前的hive不止支持mr,还有tez和spark,不过逻辑都是一样的。现在最新版本提供了内存计算,也就是中间结果不再存入hdfs,而是直接缓存在内存里,提高查询性能

hive是Hadoop的一个组件,作为数据厂库,hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的,hive为Hadoop提供SQL语句,是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。

亦言德

首先感觉你有点乱。。。 你先明白数据仓库的作用--存储历史数据-进而对数据进行分析,只提供查询-不提供修改 1。Hive 的目标是做成数据仓库,所以它提供了SQL,提供了文件-表的映射关系,又由于Hive基于HDFS,所以不提供Update,因为HDFS本...

1. 什么是hive •Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 •本质是将HQL转换为MapReduce程序 2. 为什么使用hive •操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力 &...

其实把hive做到shell里面最大的优势是可以定时执行,比如之前做一个论坛用户日志分析的时候,需要定时对hive导入数据,并在hive里面对数据做预处理,最后把hive处理的数据导入到hbase中 这样的实现起来用java显然就没有用shell有优势,因为shell...

那些认为已经有数据仓库的传统企业不需要Hadoop的,很快就要out了。 据我所知,很多银行已经开始评估将data warehouse迁移到Hadoop相关产品上来了,倒不是为了利用Hadoop的低成本优势做传统BI,而是看中大数据平台上的各种成熟的machine learnin...

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