hive为啥执行延迟高

Hive执行延迟高的原因有以下几点：

1. 作业调度：Hive作业在执行过程中需要通过JobTracker进行调度，但是JobTracker的调度机制比较简单，无法做到高效的任务调度，导致作业执行的延迟增加。

2. 数据倾斜：当数据倾斜发生时，部分数据的处理时间会明显延长，导致整个作业的执行时间延长。

3. 大量小文件：当Hive表中存在大量小文件时，因为需要一个文件一个文件地进行读取和处理，会导致执行延迟增加。

4. 数据压缩：如果Hive表中的数据进行了压缩，会增加数据的解压缩时间，从而导致执行延迟增加。

5. 硬件资源不足：Hive的执行需要依赖底层的硬件资源，例如CPU、内存和磁盘等，如果硬件资源不足，会导致执行延迟增加。

6. 数据量过大：当Hive表中的数据量过大时，数据的读取、处理和写入都需要消耗大量的时间，从而导致执行延迟高。

7. 网络延迟：如果Hive集群的网络连接较差或者网络带宽不足，会导致作业的执行时间延长。

综上所述，Hive执行延迟高的原因主要包括作业调度、数据倾斜、大量小文件、数据压缩、硬件资源不足、数据量过大和网络延迟等。为了降低Hive的执行延迟，可以优化作业调度、进行数据倾斜处理、减少小文件数量、适当调整数据压缩方式、提供足够的硬件资源、优化数据存储和调整网络连接等措施。

相关问题

hive相对于MySQL执行延迟性较高？

Hive和MySQL是不同类型的数据库系统，Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，而MySQL是关系型数据库系统。由于Hive是基于Hadoop的分布式系统，因此它在处理大量数据时具有优势，但是相对于MySQL，它的执行延迟性较高。这是因为Hive的查询执行需要将数据从Hadoop分布式文件系统中读取，进行MapReduce计算等操作，这些操作需要大量的时间和计算资源。而MySQL是专门为传统的在线事务处理（OLTP）设计的，因此它在执行单个查询时具有较低的延迟性。

但是需要注意的是，Hive和MySQL是不同类型的数据库系统，它们的设计目标和应用场景也不同。如果需要处理大规模的结构化数据，例如日志数据、社交媒体数据等，Hive可能更适合，因为它可以处理PB级别的数据。而如果需要进行在线事务处理（OLTP）或需要快速响应用户查询请求，则MySQL可能更适合。

hive1.0 hive3.0 区别

Hive 3.0相对于Hive 1.0引入了一些重大变化和新功能，以下是Hive 1.0和Hive 3.0之间的一些主要区别：

1. 执行引擎：Hive 1.0使用的是MapReduce作为默认的执行引擎，而Hive 3.0引入了新的执行引擎，称为Hive LLAP（Low Latency Analytical Processing）。Hive LLAP可以提供更低的查询延迟和更高的并发性能。

2. ACID事务支持：Hive 3.0引入了ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务支持。这意味着可以在Hive中执行原子性的事务操作，包括插入、更新和删除操作。

3. 命名空间（Namespace）支持：Hive 3.0引入了命名空间的概念，可以更好地组织和管理表、视图等对象。命名空间可以帮助避免名称冲突，并提供更好的隔离性。

4. 分区表语法变更：Hive 3.0中推荐使用`PARTITIONED BY`关键字来定义分区列，而不再使用`CLUSTERED BY`和`SORTED BY`。这个改变可以提供更灵活和简化的分区表语法。

5. 存储格式变更：Hive 3.0默认使用ORC格式作为存储格式，而Hive 1.0默认使用TEXTFILE格式。ORC格式在压缩和查询性能方面通常比TEXTFILE格式更优秀。

6. 优化器和执行计划：Hive 3.0引入了新的优化器和执行计划，可以提供更好的查询性能和优化。

总体而言，Hive 3.0相对于Hive 1.0引入了更多的功能和改进，包括新的执行引擎、ACID事务支持、命名空间支持等。这些变化使得Hive 3.0在性能、功能和可扩展性方面有了显著的提升。