1 Dinky 实时计算平台系列（二十三）Dinky0.x版本升级到1.0版本的踩坑之路 1.23 K 2 Dinky 实时计算平台系列（二十二）FlinkSql作业开发之FlinkSql-cdc + doris 1.94 K 3 Dinky 实时计算平台系列（二十一）FlinkSql作业开发之FlinkSql-cdc + kafka 1.17 K 4 Dinky 实时计算平台系列（二十）FlinkSql作业开发之FlinkSql-cdc 915 5 Dinky 实时计算平台系列（十九）FlinkSql作业开发之FlinkSql-Kafka 1.45 K
繁
全部 面试刷题 微服务 数据库 消息队列 搜索引擎 大数据 运维 go语言 人工智能

Hive生产环节中有哪些需要优化的参数？

提问者：帅平 问题分类：大数据
Hive生产环节中有哪些需要优化的参数？
Hive
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
12 个回答
宁愿短发披肩
宁愿短发披肩
通过设置日志和监控，可以更好地追踪Hive的运行状态，并及时发现和解决问题。
hive.log.level：设置日志级别。
hive.exec.pre.hooks：设置执行前的钩子函数，用于监控。

配置示例：
<property>
  <name>hive.log.level</name>
  <value>DEBUG</value>
</property>
<property>
  <name>hive.exec.pre.hooks</name>
  <value>org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.LogHook</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
步江湖
步江湖
为了提高系统的稳定性，需要配置错误处理和恢复机制。
hive.exec.failure.hooks：设置任务失败时的钩子函数。
hive.query.redo.success：启用查询重试功能。

配置示例：
<property>
  <name>hive.exec.failure.hooks</name>
  <value>org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.FailureHook</value>
</property>
<property>
  <name>hive.query.redo.success</name>
  <value>true</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
孤岛少女情
孤岛少女情
Tez是Hive的一个高效执行引擎，通过优化Tez的参数，可以显著提高查询性能。
hive.tez.dynamic.partition.pruning：启用Tez的动态分区裁剪。
tez.am.resource.memory.mb：设置Tez应用主程序的内存大小。

配置示例：
<property>
  <name>hive.tez.dynamic.partition.pruning</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>tez.am.resource.memory.mb</name>
  <value>8192</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
习惯所有的虚假
习惯所有的虚假
对于使用MapReduce作为执行引擎的Hive，可以通过调整以下参数提高性能：
mapreduce.map.memory.mb：设置Map任务的内存大小。
mapreduce.reduce.memory.mb：设置Reduce任务的内存大小。

配置示例：
<property>
  <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
  <value>2048</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
  <value>4096</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
踏尽风雪
踏尽风雪
内存管理是Hive性能优化的重要方面。合理的内存配置可以防止任务失败和OOM错误。
hive.tez.container.size：设置Tez容器的大小。
hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size：设置自动转换为MapJoin的阈值。

配置示例：
<property>
  <name>hive.tez.container.size</name>
  <value>4096</value>
</property>
<property>
  <name>hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size</name>
  <value>1000000000</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
影子爱人
影子爱人
还有一些其他参数也可以帮助优化查询性能：
hive.vectorized.execution.enabled：启用向量化执行，可以显著提高查询速度。
hive.vectorized.execution.reduce.enabled：启用Reduce阶段的向量化执行。
hive.execution.engine：选择执行引擎，推荐使用Tez或Spark以获得更好的性能。

配置示例：
<property>
  <name>hive.vectorized.execution.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.vectorized.execution.reduce.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>tez</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
满天都是派星べ
满天都是派星べ
选择合适的文件格式对于查询性能有重要影响。ORC和Parquet格式由于支持列式存储和压缩，可以显著提高查询性能。
hive.default.fileformat：设置默认的文件格式。
hive.exec.orc.default.compress：设置ORC文件的默认压缩格式。

配置示例：
<property>
  <name>hive.default.fileformat</name>
  <value>ORC</value>
</property>
<property>
  <name>hive.exec.orc.default.compress</name>
  <value>ZLIB</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
冷言冷语冷眼相对
冷言冷语冷眼相对
连接（Join）操作是查询中最耗时的部分之一。通过以下参数，可以优化连接操作：
hive.auto.convert.join：启用自动转换连接为MapJoin，适用于小表与大表连接的场景。
hive.optimize.bucketmapjoin：启用桶表连接优化。
hive.optimize.sortmerge.join：启用排序合并连接优化。

配置示例：
<property>
  <name>hive.auto.convert.join</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.optimize.bucketmapjoin</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.optimize.sortmerge.join</name>
  <value>true</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
永不落的梦想
永不落的梦想
索引和统计信息对于查询优化至关重要。通过创建索引和收集统计信息，Hive可以更好地选择执行计划。
hive.compute.query.using.stats：使用统计信息进行查询优化。
hive.stats.autogather：自动收集统计信息。

配置示例：
<property>
  <name>hive.compute.query.using.stats</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.stats.autogather</name>
  <value>true</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
有个笨蛋住进我心
有个笨蛋住进我心
分区和分桶是提高查询性能的重要技术。分区将数据按某一列的值划分为多个部分，减少查询时的扫描数据量。分桶则是对分区进一步划分，通过哈希函数将数据分布在多个文件中。
hive.exec.dynamic.partition：开启动态分区。
hive.exec.dynamic.partition.mode：设置动态分区模式。
hive.enforce.bucketing：强制使用分桶。

配置示例：
<property>
  <name>hive.exec.dynamic.partition</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name>
  <value>nonstrict</value>
</property>
<property>
  <name>hive.enforce.bucketing</name>
  <value>true</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
我怕时间不够i
我怕时间不够i
并行执行可以显著提高查询性能，特别是对于复杂的SQL查询。通过以下参数可以启用并行执行：
hive.exec.parallel：开启查询的并行执行。
hive.exec.parallel.thread.number：设置并行执行的线程数量。

配置示例：
<property>
  <name>hive.exec.parallel</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.exec.parallel.thread.number</name>
  <value>8</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
自然萌鹿鹿
自然萌鹿鹿
查询计划优化
hive.optimize.cp：开启常量折叠优化，可以减少查询中的常量计算。
hive.optimize.ppd：启用谓词下推（Predicate Pushdown），将过滤条件尽可能早地应用到数据扫描阶段，减少数据处理量。
hive.cbo.enable：启用基于成本的优化器（CBO），可以根据统计信息选择最优的执行计划。

配置示例：
<property>
  <name>hive.optimize.cp</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.optimize.ppd</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.cbo.enable</name>
  <value>true</value>
</property>
发布于：11个月前 (06-17) IP属地：四川省
我来回答