hive怎么增加lzo索引

Hive可以通过使用Hadoop库中的Lzo压缩进行索引扫描提高查询效率，其中需要在Hive表定义中指定lzo压缩，并设置mapreduce.job.inputformat.class属性为com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat。然后在建表时增加如下语句：CREATE TABLE table_name (column_name data_type) STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' LOCATION 'hdfs://location on hdfs' TBLPROPERTIES ('lzo.index'='true', 'lzo.index.interval'='64K');

相关问题

hive查询优化 增加查询速度

以下是一些优化Hive查询的技巧，可以帮助提高查询速度：

1. 分区表：将数据按照某个列分成若干个分区，可以减少数据扫描量，提高查询性能。

2. 压缩数据：使用压缩格式（如Snappy、LZO、Gzip等）可以减小数据存储占用的空间，同时也可以减少磁盘IO和网络传输开销。

3. 合理使用索引：建立合适的索引可以加快查询速度，但是过多或不合理的索引也会降低性能。

4. 使用Bucket：Bucket是在分区基础上进行的数据分割，可以更快地执行特定类型的聚合操作。

5. 合理设置MapReduce参数：根据实际情况，调整MapReduce相关参数，如mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum、mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum、mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等，以达到更好的性能。

6. 避免使用小文件：Hadoop集群中会对小文件进行合并，如果查询数据中存在大量小文件，会影响查询性能。

7. 避免全表扫描：尽可能使用where子句来限制查询范围，避免全表扫描。

8. 减少数据倾斜：数据倾斜会导致某些节点的负载过重，从而影响查询性能。可以使用一些技术手段，如重分区、增加随机数等来减少数据倾斜。

希望以上技巧能够帮助你提高Hive查询速度。

优化Hive查询的性能，如分区、索引、压缩

1. 分区：将数据按照某个字段分成多个分区，使得查询时只需要扫描特定分区的数据，减少了查询的数据量，提高了查询效率。

2. 索引：在Hive表中创建索引，可以加速查询操作。可以在表中创建多个索引，根据查询语句中的条件选择合适的索引来提高查询效率。

3. 压缩：压缩Hive表中的数据可以减少磁盘I/O操作，提高查询效率。常用的压缩格式有Gzip、Snappy、LZO等。

4. 合理使用Join操作：在进行Join操作时，可以使用Map Join、Bucket Join等方式来优化查询性能。Map Join将小表加载到内存中，Bucket Join将两个表按照相同的Bucket数量进行划分。

5. 合理使用分桶：将表按照某个字段进行分桶，可以提高查询效率。在进行Join操作时，如果两个表都按照相同的字段进行分桶，则可以使用Bucket Join来加速查询。

6. 合理使用动态分区：如果查询的数据量比较大，可以使用动态分区来避免一次性加载全部数据，从而减少查询时间。

7. 合理使用压缩编码：在Hive表中，可以为每个列使用不同的压缩编码方式，根据实际情况选择合适的压缩编码方式来提高查询效率。