数仓--Hive-面试之Hive设置配置参数的方法,列举8个常用配置

Hive设置配置参数的方法

  • Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是:
    (1)、修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件;
    (2)、命令行参数;
    (3)、在已经进入cli时进行参数声明。

方法一:hive-site.xml配置参数

  • 在Hive中,所有的默认配置都在 "{HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml "文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个 "hive-site.xml" 文件,放在 " {HIVE_HOME}/conf"目录下。里面可以对一些配置进行个性化设定。在hive-site.xml的格式如下:
<configuration>
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
        <description>location of
              default database for the warehouse</description>
    </property>
</configuration>
  • 所有的配置都是放在<configuration></configuration>标签之间,一个configuration标签里面可以存在多个<property></property>标签。<name>标签里面就是我们想要设定属性的名称;<value>标签里面是我们想要设定的值;<description;<标签是描述在这个属性的,可以不写。绝大多少配置都是在xml文件里面配置的,因为在这里做的配置都全局用户都生效,而且是永久的。用户自定义配置会覆盖默认配置。另外,Hive也会读入Hadoop的配置,因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的,Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。

方法二:命令行参数

  • 在启动Hive cli的时候进行配置,可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数,例如:
hive --hiveconf mapreduce.job.queuename=queue1
  • 这样在Hive中所有MapReduce作业都提交到队列queue1中。这一设定对本次启动的会话有效,下次启动需要重新配置。

方法三:进入cli时候声明

  • 在已经进入cli时进行参数声明,可以在HQL中使用SET关键字设定参数,例如:
set mapreduce.job.queuename=queue1;

上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数,命令行参数覆盖配置文件设定。

列举8个常用的配置参数

  • 0-hive.fetch.task.conversion=more;将hive拉取的模式设置为more模式
  • 1-hive.exec.mode.local.auto 决定 Hive 是否应该自动地根据输入文件大小,在本地运行(在GateWay运行) ;
  • 2-hive.auto.convert.join :是否根据输入小表的大小,自动将 Reduce 端的 Common Join 转化为 Map Join,从而加快大表关联小表的 Join 速度。 默认:false。
  • 3-mapred.reduce.tasks :所提交 Job 的 reduer 的个数,使用 Hadoop Client 的配置。 默认是-1,表示Job执行的个数交由Hive来分配;
    mapred.map.tasks:设置提交Job的map端个数;
  • 4-hive.map.aggr=true 开启map端聚合;
    hive.groupby.skewindata=true :决定 group by 操作是否支持倾斜的数据。
    原理是,在Group by中,对一些比较小的分区进行合并,默认是false;
  • 5-hive.merge.mapredfiles :是否开启合并 Map/Reduce 小文件,对于 Hadoop 0.20 以前的版本,起一首新的 Map/Reduce Job,对于 0.20 以后的版本,则是起使用 CombineInputFormat 的 MapOnly Job。 默认是:false;
  • 6-hive.mapred.mode :Map/Redure 模式,如果设置为 strict,将不允许笛卡尔积。 默认是:'nonstrict';
  • 7-hive.exec.parallel :是否开启 map/reduce job的并发提交。
    默认Map/Reduce job是顺序执行的,默认并发数量是8,可以配置。默认是:false;
  • 8-hive.exec.dynamic.partition =true:是否打开动态分区。 需要打开,默认:false;
    set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstirct

这8个牢牢的背住吧,面试会被问道的

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,544评论 6 501
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,430评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,764评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,193评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,216评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,182评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,063评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,917评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,329评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,543评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,722评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,425评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,019评论 3 326
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,671评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,825评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,729评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,614评论 2 353

推荐阅读更多精彩内容