hive 哪些sql发生在map阶段哪些发生在reduce阶段
时间: 2024-04-20 20:22:19 浏览: 26
在Hive中,MapReduce任务是用于执行Hive查询的。以下是一些常见的Hive SQL操作,它们在Map阶段或Reduce阶段执行:
1. Map阶段:
- SELECT语句中的投影操作(选择要返回的列)发生在Map阶段。
- WHERE子句中的过滤操作也发生在Map阶段。
- JOIN操作中的Map端Join(Map Join)也在Map阶段执行。
- LIMIT限制结果集大小的操作也发生在Map阶段。
2. Reduce阶段:
- GROUP BY子句和聚合函数(如SUM、COUNT等)在Reduce阶段进行。
- DISTINCT关键字的操作也发生在Reduce阶段,因为它需要对Map输出进行去重。
- 排序操作(ORDER BY)也在Reduce阶段完成。
需要注意的是,Hive会尽可能地将操作推送到Map阶段以减少数据的传输和处理。一些操作可能会发生在不同的阶段,具体取决于查询的结构和优化器的决策。
相关问题
hivesql设置cpu
在 Hive 中,可以通过设置以下两个参数来限制查询使用的 CPU 资源:
1. hive.map.cpu.vcores:用于 map 阶段的 CPU 资源数量
2. hive.reduce.cpu.vcores:用于 reduce 阶段的 CPU 资源数量
这些参数可以通过以下方式进行设置:
1. 通过 Hive 命令行界面设置:
```
set hive.map.cpu.vcores=2;
set hive.reduce.cpu.vcores=4;
```
2. 在 Hive 配置文件中设置:
在 hive-site.xml 文件中添加以下配置:
```
<property>
<name>hive.map.cpu.vcores</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>hive.reduce.cpu.vcores</name>
<value>4</value>
</property>
```
要注意的是,这些参数只对启用了 Tez 或 Spark 引擎的 Hive 查询有效。如果使用 MapReduce 引擎,则需要在 MapReduce 的配置文件中设置相应参数。
hive sql 调优
Hive SQL 调优可以从以下几个方面入手:
1. 数据倾斜问题:如果某个表中某列的某个出现的频率过高,会导致数据倾斜,进而影响查询性能。可以使用一些技术手段,如对该列进行哈希分桶、使用动态分区等来解决数据倾斜问题。
2. 数据压缩:对于大型数据集,可以采用压缩技术来减少磁盘占用和 I/O 操作的次数,提高查询性能。
3. 数据分区:如果表中的数据可以按照某个字段进行分区,可以使用分区表来提高查询性能。
4. 数据格式:选择合适的数据格式也会影响查询性能。如 ORC、Parquet、Avro 等格式都可以提高 Hive SQL 查询性能。
5. 数据倾斜优化: 常见的方法包括:数据倾斜检查、数据倾斜修复、数据倾斜处理方法选择等。
6. 优化 join 操作:Join 操作通常是 Hive 查询中最耗费时间的操作之一。可以通过调整 Map 端和 Reduce 端的内存大小、调整 shuffle 的并行度等方法来优化 Join 操作。
7. 调整 Hive 配置参数:可以根据实际场景和硬件配置来调整 Hive 相关的配置参数,如 mapred.reduce.tasks、hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 等参数。
总之,Hive SQL 的调优需要结合实际场景和数据特点来进行,需要不断尝试和优化,才能取得最好的效果。
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