【大数据面试题】012 谈谈 Hive 性能优化常用的方法

一步一个脚印,一天一道面试题

  • 数据分区和分桶:合适的分区和分桶能减少数据量的输入

  • 合适的数据格式:Parquet,ORC 是可以减少 I/O ,网络传输速率等的

  • 列裁剪:一般不要使用 SELECT *,只获取真正需要的列

  • 文件合并 :使用 INSERT OVERWRITE 可以减少小文件数量,提高效率

  • 数据过滤 :使用 WHERE 过滤,简单却有效

  • 并行度设置:合理的并行度设置可以更好的利用集群性能,否则可能会"有力使不出"或"杀鸡用牛刀"的情况

  • 数据本地化和 JOIN 化:尽量在本地节点做更多的操作,减少网络传输等开销,比如使用 mapjoin;

  • 定期收集统计信息 :ANALYZE TABLE 收集表的信息,可以让优化器更可能做出更好的查询计划;

相关推荐
Leo.yuan6 小时前
企业Data Agent架构选型:帆软Dora基于NL2BI的现有BI体系复用方案
大数据·人工智能
Elastic 中国社区官方博客8 小时前
一条 ES|QL 查询,涵盖365天的审计日志:在热数据和可搜索快照上执行相同的搜索
大数据·运维·服务器·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
亚川楼宇自控系统数据中心厂家9 小时前
事故风机监控:守护机房电池间等特殊区域的安全底线
大数据·安全
科技看点说10 小时前
2026年AI安全上市公司梳理:产品、认证与商业化进展
大数据·人工智能
镜子AI10 小时前
RPA智能名单激活系统设计:拟人化触达引擎与风控机制实践(镜子AI技术拆解)
大数据·人工智能·rpa
水圈模拟10 小时前
一场洪水的 AI 推演
大数据·人工智能
对空六课11 小时前
指标口径生效时间的版本查询实现
大数据·服务器·前端·算法·数据分析
liliangcsdn11 小时前
服务消费参数指标的解析与应用
大数据
对空六课11 小时前
RFM分层边界变化的回溯计算
大数据·服务器·前端·数据库·人工智能·算法·数据分析
大大大大晴天11 小时前
每天认识一个组件:Spark Catalyst
大数据