hive on tez调优

针对Hive on Tez的调优，可以从以下几个方面入手：

1. 配置Tez参数：可以通过修改tez-site.xml文件中的参数来优化Tez的性能，例如增大container的内存、增大shuffle缓存等。
2. 配置Hive参数：可以通过修改hive-site.xml文件中的参数来优化Hive的性能，例如开启动态分区、调整并行度等。
3. 数据倾斜的处理：在处理大数据量的数据时，容易出现数据倾斜的情况，可以采用一些技巧来处理，例如使用随机数进行分桶、使用MapReduce来处理倾斜的数据等。
4. 使用压缩技术：对于大数据量的数据，可以使用压缩技术来减少磁盘的IO，从而提升性能。
5. 使用缓存：对于经常被访问的数据，可以将其缓存到内存中，从而避免频繁的磁盘IO，提升查询速度。

以上是一些常见的Hive on Tez的调优方法，具体的调优方法还需要根据实际情况进行选择和优化。

相关问题

hive on spark 调优

对于Hive on Spark的调优，有几个关键的配置可以考虑。首先，可以通过调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制将基础join转化为map join的阈值，从而影响性能。这个配置在Hive on MapReduce和Hive on Spark中都可以使用，但是两者的解释略有不同。

其次，可以通过设置一些Spark相关的配置来进行调优。例如，可以设置hive.execution.engine为spark来指定使用Spark作为执行引擎。还可以设置spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances来调整Spark执行器的内存和核心资源分配。另外，设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer可以改进序列化的性能。

此外，Hive on Spark相比于Hive on MapReduce有更好的性能，并且提供了相同的功能。用户的SQL不需要进行修改，就可以直接在Hive on Spark上运行。同时，UDF函数也被全部支持。

总结起来，在运行于YARN模式下的Hive on Spark的调优，可以关注以下几点：
1. 调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制基础join转化为map join的阈值。
2. 设置相关Spark配置，如hive.execution.engine、spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances等，来优化资源分配和序列化性能。
3. 充分利用Hive on Spark的性能优势，无需修改SQL即可运行，并支持全部UDF函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [hive on spark 调优](https://blog.csdn.net/weixin_45489441/article/details/123252215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Hive on Spark调优](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/126041883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

部署hive on tez

部署Hive on Tez需要按照以下步骤进行：

1. 安装Tez：在Hadoop集群中安装Tez，可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get install tez

2. 配置Hive：在Hive的配置文件hive-site.xml中设置以下属性：

<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>tez</value>
</property>
<property>
  <name>hive.tez.container.size</name>
  <value>10240</value>
</property>
<property>
  <name>hive.tez.java.opts</name>
  <value>-Xmx8192m</value>
</property>

3. 配置Tez：在Tez的配置文件tez-site.xml中设置以下属性：

<property>
  <name>tez.queue.name</name>
  <value>default</value>
</property>
<property>
  <name>tez.am.resource.memory.mb</name>
  <value>2048</value>
</property>
<property>
  <name>tez.task.resource.memory.mb</name>
  <value>2048</value>
</property>
<property>
  <name>tez.runtime.io.sort.mb</name>
  <value>2048</value>
</property>
<property>
  <name>tez.runtime.unordered.output.buffer.size-mb</name>
  <value>1024</value>
</property>

4. 启动Hive：启动Hive，并使用以下命令将其连接到Tez：

hive --hiveconf hive.execution.engine=tez

5. 测试Hive on Tez：在Hive中运行一些查询，以确保Hive on Tez正常工作。

以上是部署Hive on Tez的基本步骤，但实际部署可能因环境不同而有所不同。需要根据实际情况进行调整。