如何提高HIVE中数据从非分区表加载到ORC分区表的性能
谢谢，马亨德
共有1个答案
为了提高向ORC表中插入数据的速度，可以尝试用以下参数来玩玩：
hive.exec.orc.memory.pool
hive.exec.orc.default.stripe.size
hive.exec.orc.default.block.size
hive.exec.orc.default.buffer.size
dfs.blocksize
此外，您可能会看到，压缩是否也可以帮助您。例如：
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET hive.exec.compress.intermediate = true;
希望有帮助！
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一、分区表 1.1 概念 Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大。 分区为 HDFS 上表目录的子目录，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 where 字句的中包含分区条件，则直接从该分区去查找，而不是扫描整个表目录，合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能。 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念，实际上这个概念
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即使它是Hive表或HDFS文件，当Spark读取数据并创建数据帧时，我也在想RDD /数据帧中的分区数将等于HDFS中的部分文件数。但是，当我使用 Hive 外部表进行测试时，我可以看到该数字与 部件文件的数量 不同。数据帧中的分区数为 119。该表是一个 Hive 分区表，其中包含 150 个部分文件，最小文件大小为 30 MB，最大大小为 118 MB。那么是什么决定了分区的数量呢？
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查询示例： 典型错误消息： 处理语句时出错：失败：执行错误，从org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredTask返回代码2 问题2：当我运行命令？我是否只运行相同的命令，但使用STRING而不是bigint？**完整错误消息:**
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我有两个查询，其中一个涉及查询中的分区表，而另一个查询是相同的，只是涉及未分区的等效表。原始（非分区表）查询的性能优于分区的计数器。我不知道如何孤立这个问题。查看执行计划，我发现使用的索引与两个查询的B/W相同，新查询在其执行计划中显示了分区范围子句，这意味着正在进行分区剪枝。查询的形式如下：- 其中partTabA是分区表，partTabA.column1是分区键（范围分区）。在原始查询中，它将
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该问题与通过从Hive表中读取数据而创建的spark数据帧的分区数量相同 但我认为这个问题没有得到正确答案。请注意，问题是，当使用SparkSession对HIVE表执行sql查询而创建数据帧时，将创建多少个分区。sql方法。 IIUC，上面的问题不同于询问当执行诸如之类的代码直接从文件系统（可能是HDFS）加载数据时，将创建多少个分区。我认为后一个问题的答案由spark.sql.files.ma
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我试图为我的表创建分区，以便更新一个值。 这是我的样本数据 我想把珍妮特的部门更新到B。 为此，我创建了一个以Department为分区的表。 创建外部表trail（EmployeeID Int、FirstName String、Designation String、Salary Int），按（Department String）行格式分隔字段进行分区，以“，”location'/user/sre