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Hive 是建立在 Hadoop 之上的一个数据仓库工具,它使用了 MapReduce 框架进行数据处理。Hive 的并行执行是指在执行查询时,将查询分成多个任务并行执行,以提高查询的执行效率。
1.1 原理解说
Hive 的并行执行是通过以下几个步骤实现的:
1.查询解析:Hive 接收到用户的查询请求后,首先对查询进行解析,将查询语句解析成抽象语法树(AST)。AST 是一个树状结构,表示查询的语法结构。
2.查询优化:Hive 使用优化器对查询进行优化,包括但不限于以下几个方面:
3.任务划分:优化后的查询被划分成多个任务,每个任务处理一部分数据。任务划分的原则是将数据划分成相等大小的块,使得每个任务的负载尽量均衡。
4.并行执行:划分好的任务被提交到集群中的多个节点上并行执行,每个节点上的任务读取和处理自己负责的数据块。
5.结果合并:各个节点上任务执行完成后,将结果合并成一个最终的结果。
1.2 参数介绍
在 Hive 中,可以通过以下几个参数来控制并行执行的行为:
1.3 完整代码案例
以下是一个示例代码,演示如何在 Hive 中开启并行执行:
-- 开启并行执行 SET hive.exec.parallel=true; -- 设置并行执行的线程数 SET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 设置并行执行的线程队列大小 SET hive.exec.parallel.thread.queue.size=100; -- 创建表 CREATE TABLE employee ( id INT, name STRING, age INT, salary DOUBLE ); -- 插入数据 INSERT INTO TABLE employee VALUES (1, 'Alice', 25, 5000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (2, 'Bob', 30, 6000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (3, 'Charlie', 35, 7000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (4, 'David', 40, 8000.0); -- 查询数据 SELECT * FROM employee; |
在上述代码中,通过设置 hive.exec.parallel=true 开启并行执行,设置 hive.exec.parallel.thread.number=16 和 hive.exec.parallel.thread.queue.size=100 分别指定并行执行的线程数和线程队列大小。
Hive 的优化器是指在查询执行之前对查询进行优化,以提高查询的执行效率。优化器通过重新组织查询计划、选择最佳的执行计划等方式来优化查询的执行过程。
2.1 原理解说
Hive 的优化器主要包括以下几个方面的优化:
2.2 参数介绍
在 Hive 中,可以通过以下几个参数来控制优化器的行为:
2.3 完整代码案例
以下是一个示例代码,演示如何在 Hive 中使用优化器进行查询优化:
-- 开启投影操作折叠优化 SET hive.optimize.collapse.proj=true; -- 开启冗余数据删除优化 SET hive.optimize.reducededuplication=true; -- 开启索引过滤优化 SET hive.optimize.index.filter=true; -- 创建表 CREATE TABLE employee ( id INT, name STRING, age INT, salary DOUBLE ); -- 插入数据 INSERT INTO TABLE employee VALUES (1, 'Alice', 25, 5000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (2, 'Bob', 30, 6000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (3, 'Charlie', 35, 7000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (4, 'David', 40, 8000.0); -- 查询数据 SELECT * FROM employee WHERE age > 30; |
在上述代码中,通过设置 hive.optimize.collapse.proj=true
开启投影操作折叠优化,设置 hive.optimize.reducededuplication=true
开启冗余数据删除优化,设置 hive.optimize.index.filter=true
开启索引过滤优化。
以上就是 Hive 的并行执行和优化器章节的详细介绍。并行执行通过将查询分成多个任务并行执行,提高查询的执行效率;优化器通过重新组织查询计划、选择最佳的执行计划等方式来优化查询的执行过程。通过合理设置参数,可以进一步提高 Hive 查询的性能。
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