电商数仓 hive的优化 以及优化参数
时间: 2023-08-24 17:47:38 浏览: 147
针对电商数仓的Hive优化,可以从以下几个方面入手:
1. 数据分区:对于大规模数据的查询,使用分区表可以大幅度提高查询效率。可以按照日期、地域等维度进行分区。
2. 压缩存储:在Hive中,使用压缩存储可以减小数据的存储空间,同时也能提高查询效率。可以使用Gzip、Bzip2、Snappy等压缩方式。
3. 数据倾斜处理:在实际场景中,可能会出现某些字段的值非常集中,导致查询时某些节点负载过重,出现数据倾斜。可以采用一些技术手段,如随机数、哈希函数等进行数据均衡。
4. 动态分区:动态分区可以在查询的同时动态创建分区,避免手动创建分区的麻烦。
5. 合理设置参数:Hive的性能与参数设置密切相关,如MapReduce任务并行度、内存大小、IO缓存等。合理设置这些参数可以提高查询效率。
具体的优化参数包括:
- hive.exec.dynamic.partition.mode:设置动态分区模式,可以设置为nonstrict或strict。
- hive.exec.dynamic.partition:是否允许动态分区,默认为true。
- hive.exec.max.dynamic.partitions:设置动态分区最大值。
- hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode:每个节点的最大动态分区数。
- hive.auto.convert.join:是否开启自动转换Join,可以提高Join的效率。
- hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge:是否开启Bucket Map Join Sorted Merge。
- hive.exec.parallel:设置MapReduce任务并行度。
- hive.vectorized.execution.enabled:是否开启矢量化查询。
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