1.30分钟掌握 Hive SQL 优化（解决数据倾斜）
2.HIVE-SQL优化（持续更新ing）
3.在shell中使用hiveSQL的码调注意事项
4.最容易出错的 Hive Sql 详解
5.详解HiveSQL执行计划
30分钟掌握 Hive SQL 优化（解决数据倾斜）
Hive SQL 是互联网分析师必备技能，掌握 HQL 基础可提高效率，码调提升求职竞争力。码调本文深入探讨 Hive 优化策略，码调尤其针对数据倾斜问题。码调
数据倾斜现象表现为某些节点处理数据量显著多于其他节点，码调币圈网站源码成为查询瓶颈。码调优化策略包括：缩小数据量、码调合理控制小文件合并、码调使用 map join、码调处理空值与热点数据、码调设置 odps.sql.skewjoin 参数。码调
优化执行后仍需考虑增加执行资源或适当阉割需求。码调过分依赖资源增加或过度满足需求可能导致资源浪费和任务干扰。码调文章旨在提供思路，码调而非直接参数应用指南。希望内容对分析师读者有益。
数据倾斜优化覆盖了 Map、Join 和 Reduce 环节，通过合理配置和策略调整，可显著提升查询效率。建议在具体使用时结合自身平台特点，灵活调整优化策略。字符拷贝源码
HIVE-SQL优化（持续更新ing）
优化HIVE SQL主要包括配置优化、SQL语句优化以及任务优化等方案。在开发过程中，主要关注SQL优化。优化的核心思想包括减少数据量、避免数据倾斜、避免全表扫描以及减少job数。
在SQL优化中，关键点包括使用分区剪裁和列剪裁以减少数据量。避免数据倾斜，通常通过调整参数和Key打散来实现。避免全表扫描，通过在ON语句中添加分区等条件来优化。减少job数，通过合并具有相同ON条件的JOIN操作到一个任务中。
优化HQL语句时，应尽量减少使用COUNT DISTINCT，因为它可能需要一个Reduce Task处理大量数据，导致Job难以完成。使用WITH子句可以提取子查询并将其结果用作临时表，减少重复计算，提高效率。tb源码下载在处理大表和小表的JOIN时，遵循将条目少的表放在Join操作符左侧的原则，可以减少OOM错误的几率。数据倾斜发生在shuffle过程中，常见触发此现象的算子包括distinct、groupByKey等。
优化HIVE SQL的策略还包括通过参数调整来优化性能，但具体设置不在本文详细描述。核心优化思想旨在通过减少数据量、避免数据倾斜、避免全表扫描以及合理安排job和JOIN操作，实现SQL执行效率的提升。这些优化策略对于HIVE的性能优化至关重要，确保查询任务能够高效执行。
在shell中使用hiveSQL的注意事项
hive是数据分析领域常用的工具之一，常在Linux shell环境中使用。运行hiveSQL的方式主要有三种：交互式命令行、使用-hive-e方式和使用-hive-f方式。在交互式命令行下，直接在shell中使用hive命令，输入"hive>"进入hive环境，输入hiveSQL进行查询，聚合盒子 源码语句间用英文分号隔开，适合于快速查询或调试较短的SQL语句。使用-hive-e方式时，将SQL语句放入引号内执行，适用于较长的SQL语句，常用于任务调度。使用-hive-f方式时，将SQL语句写入文件，通过-hive-f执行文件，与调度系统结合实现自动化脚本。在使用时，需要注意转义符的使用，以正确处理特殊字符如竖线和双竖线。在生成结果文件时，确保文件名与重定向符在同一行。执行时，注意星号在echo打印中的特殊处理。对于执行过程中的其他选项，如Silent模式运行hive以屏蔽mapreduce过程的日志，以及列名显示选项，能够帮助提高查询效率。此外，-117的源码了解hive的其他选项能够避免许多常见问题，对提高工作效率大有裨益。
最容易出错的 Hive Sql 详解
在大数据领域，SQL语言扮演着核心角色，尤其在数仓搭建与数据分析过程中，其语法简洁且易于理解。Hive SQL作为Hadoop生态系统的一部分，被广泛应用于大数据分析。然而，在实际应用中，对SQL语法规则的不熟悉或粗心大意会导致一系列错误。本文将深入探讨几个容易引发问题的Hive SQL语句及其使用注意事项，帮助您避免常见的陷阱。1. decimal 类型
Hive SQL支持多种数据类型，包括decimal，用于存储精确数值，特别是金额字段。使用decimal(,2)时，表示最多支持位数字，其中后两位为小数。如果整数部分超过9位，该字段将自动置为null；若整数部分不足9位，则显示原值。小数部分不足2位时，用0补齐；若超过两位，则超出部分进行四舍五入。默认情况下，若未指定位数，则为decimal(,0)，即整数位，没有小数部分。2. location 属性
在创建表时，通过location指定文件夹，Hive将加载该文件夹下的所有文件。对于无分区表，该文件夹不能再包含子文件夹，否则将引发错误。对于分区表（如partitioned by (day string)），每个子文件夹代表一个分区，文件夹名称遵循特定格式（如day=），使用msck repair table score;修复表结构后，数据将被加载至表中。3. load data 和 load data local
具体操作和注意事项在此省略，重点在于明确两者的功能和适用场景。4. drop 和 truncate
drop操作将删除表及其数据，但表结构仍存在，若HDFS开启回收站功能，数据可从回收站恢复，而表结构无法恢复。truncate操作则直接清空表数据，不进入回收站，因此无法恢复已清空的表数据。在使用truncate时需格外谨慎，避免误操作导致数据不可逆丢失。5. join 连接
在进行join操作时，表之间使用逗号(,)连接与使用inner join语法在功能上并无本质区别，其效率也相同，仅在书写习惯和标准上有所差异。使用逗号时，过滤条件应置于where子句后；而使用join时，过滤条件应置于on子句后。6. left semi join
left semi join操作用于从左表中选择在右表中存在匹配的行。注意事项包括确保理解其结果集的特性，即左表中的所有行，无论右表中是否存在匹配项，都将包含在结果集中。7. 聚合函数中null值
在执行聚合操作时，必须特别注意null值的处理。例如，count(*)包括所有行，包括null值；而count(id)则忽略id为null的情况；min函数不考虑null值；avg函数同样排除null值。这些细节对确保数据统计的准确性和可靠性至关重要。8. 运算符中null值
在SQL运算中，null值处理规则影响计算结果。例如，对于id=2的商品，若价格为null，则实际价格计算将得出错误结果。此时，可通过专门处理null值的SQL语句来修正计算。9. and 和 or
在SQL的过滤条件中，and操作符的优先级高于or，这意味着在执行复杂查询时，需要正确使用括号来确保逻辑运算符的正确执行。以商品表（product）为例，如果查询电器或家具中价格大于的商品，正确做法是将or条件括在一组，以确保执行逻辑的正确性。结论
通过深入了解这些SQL语句的使用规则和注意事项，您将能够更有效地编写SQL查询，避免常见错误，提高数据分析的准确性和效率。在实际应用中持续学习和实践，是掌握SQL语言并熟练应用的关键。详解HiveSQL执行计划
Hive SQL执行计划详解Hive SQL执行计划揭示了SQL语句转换成具体执行逻辑的整体框架，帮助开发者理解SQL在引擎层面上的执行路径，从而识别瓶颈点，实现优化。执行计划是SQL优化的关键，能够区分看似等价但实际不等价的SQL语句。
查看执行计划的基本方法是在SQL语句前加入关键字`explain`。Hive提供的执行计划信息主要包括以下几点：
查看执行计划的命令使用使用语法：在Hive CLI中输入`explain`命令，例如在Hive 2.3.7版本中输入`explain`命令，可获取查询的执行计划。
Hive查询的执行流程一个Hive查询会被转换为一个包含多个stage的序列（有向无环图DAG）。每个stage可能涉及MapReduce、元数据存储或文件系统操作。
具体执行计划分析执行计划包含stage dependencies和stage plan两大部分。stage dependencies表示各个stage之间的依赖关系，stage plan则展示具体的执行计划，如Map Reduce操作，包含操作符。
执行计划的应用场景通过查看执行计划，可以解决以下问题：
- 确定JOIN语句是否过滤null值
- 确认GROUP BY语句是否进行排序
- 比较不同SQL语句的执行效率
- 定位数据倾斜的代码段
explain dependency用法`explain dependency`用于展示SQL查询所需的数据来源，输出为JSON格式，包含数据输入和输出信息。通过查看不同场景下的执行计划，可以了解数据读取范围、数据过滤效果等。
explain authorization用法`explain authorization`提供当前SQL查询的数据来源、输出路径、执行用户和操作类型。此外，该命令还能揭示权限问题，即查询时的授权失败信息。
总之，通过理解和分析Hive SQL执行计划，开发者可以优化查询性能，解决查询效率问题，以及定位和解决数据倾斜等问题。
