hive优化案例

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hive查询优化实践总结 optimizing hive queries， 详细描述了一些经典hive查询优化方法

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Hive性能优化总结

HiveonSpark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群

Hive case resource

Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在Join操作符的左边。原因是在Join操作的Reduce阶段，位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少

Hive思维导图之Hive优化

hive ,优化总结,本文涉及HIVE的参数设置,H—SQL关系的写法中需要注意的地方。

从数据倾斜,jvm重用,语句编写等方面对hive查询进行优化。

hive列转行 1.函数说明 EXPLODE(col):将 hive 一列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行。 LATERAL VIEW : 用法:LATERAL VIEW udtf(

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hive执行效率低下,可以适当调整默认参数,加快执行速度