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深入淺出Hive企業(yè)級優(yōu)化講師：Cloudy（北風(fēng)網(wǎng) )2、Hive優(yōu)化策略大探底及架構(gòu)優(yōu)化案例一Hive優(yōu)化策略架構(gòu)層面（高效，全局或局部） 分表 合理利用中間結(jié)果集，重視查過就丟的資源浪費，Hadoop的IO負(fù)載瓶頸 常用復(fù)雜或低效統(tǒng)計統(tǒng)一給出，以避免上層作業(yè)過多計算 合理設(shè)計表分區(qū)，靜態(tài)分區(qū)和動態(tài)分區(qū)HQL語法層面（中低效，Job內(nèi)） 執(zhí)行計劃 Hive參數(shù)層面（全局） 太暴力，很少用，有時會起到好效果。分表日志表trackinfo 2億數(shù)據(jù)量 有5千個作業(yè)按天訪問郵件營銷EDM、網(wǎng)盟Unoin 剝離之后，edm_unoin_track 只有5個作業(yè)按天訪問Trackinfo 將至1.5億 架構(gòu)優(yōu)化案例剖析：合理利用中間結(jié)果集一（單Job）Hadoop的負(fù)載主要是：CPU負(fù)載和I/O負(fù)載壓縮技術(shù)降低IO負(fù)載，但是加重了CPU負(fù)載隨著Job增多，IO資源通常是最大的瓶頸，文件讀寫方式造成固有最忌諱的代碼：查了就丟90%是按天執(zhí)行，每天執(zhí)行一次5% 按小時執(zhí)行，每小時執(zhí)行一次Cloudera Hadoop系列課程.版本及以上對集群規(guī)模無上限現(xiàn)在，不再有50臺上限歡迎訪問我們的官方網(wǎng)站
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