hive性能调优实战 林志煌 pdf下载_Hive性能调优实战林志煌PDF获取

《hive性能调优实战：寻找林志煌pdf下载》

在进行hive性能调优的学习过程中，林志煌所著相关资料可能是很有价值的内容。然而，寻找其pdf版本的下载需要谨慎对待。

首先，应确保从合法的来源获取资料。许多正规的技术书籍销售平台可以购买到纸质版或者电子版，这样能保证内容的正版性和完整性，同时也支持作者的创作。如果在网络上随意搜索所谓的“免费下载”链接，可能会涉及侵权行为，并且这些来源的文件可能携带恶意软件或不完整。通过正规途径获取资料，然后深入学习hive性能调优的实战技巧，如合理分区、优化查询语句结构等，才是提升技术能力的正途。

hive 执行计划 性能优化

# 《hive执行计划与性能优化》

hive的执行计划对于查询性能至关重要。执行计划展示了查询的执行逻辑，包括数据的读取、连接、聚合等操作的顺序。

在优化性能方面，首先要查看执行计划。可以使用`explain`命令来获取。如果发现有全表扫描，应考虑添加合适的分区字段进行过滤，减少数据读取量。对于多表连接，尽量将数据量小的表放在前面，可减少内存占用。

另外，合理设置map和reduce的数量也能提升性能。如果任务并行度过低，可以适当增加map数量；而reduce数量不当可能导致数据倾斜，需要根据数据分布调整。同时，启用数据压缩也有助于减少磁盘i/o，提高查询速度。通过深入理解执行计划并运用这些优化手段，能显著改善hive查询的性能。

hive on tez调优

# 《hive on tez调优》

hive on tez的高效运行对于数据处理至关重要。

**一、配置优化**
调整tez的容器大小，合理分配内存和cpu，避免资源不足或浪费。同时，增加`tez.am.resource.memory.mb`等参数的值以适应较大任务。

**二、数据倾斜处理**
在查询中，使用`skewjoin`优化倾斜的连接操作。对于倾斜的表，可先对数据进行预处理，如打散倾斜键值。

**三、查询优化**
避免复杂的嵌套查询，尽量将查询逻辑简化。合理使用分区表，只扫描必要的分区，减少数据读取量。

**四、并发控制**
根据集群资源情况，适当调整并发任务数。过多并发可能导致资源竞争，过少则无法充分利用资源。通过这些调优措施，可以显著提升hive on tez的性能。

hivesql性能调优

# hivesql性能调优

**一、数据存储格式优化**

选择合适的数据存储格式对hivesql性能影响很大。例如，orc格式具有高效的压缩比和快速的查询性能。它按列存储数据，能减少不必要的列读取。parquet格式也类似，在处理嵌套数据结构时表现出色。

**二、分区和分桶**

合理分区可大幅提高查询速度。比如按日期分区，查询特定日期数据时就只需扫描对应分区。分桶则进一步细分数据，在某些聚合查询中，可直接在桶内计算而无需全表扫描。

**三、查询优化**

避免使用`select *`，只查询需要的列。使用合适的连接类型，如大表与小表连接时，将小表放在前面能减少内存开销。此外，对于复杂查询，可将其分解为多个简单查询分步执行。通过这些调优措施，能有效提升hivesql的性能。