大数据Hive任务执行很慢

    作者:软件架构更新于: 2020-04-28 20:23:56

    Hive任务执行很慢,但是导入数据非常的快?对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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    读时模式和写时模式

    Hive使用Hadoop来执行查询,其查询执行速度是很慢的,但是使用load data向Hive中导入数据却非常快,这是因为Hive采取的是读时模式(Schema On Read)。

    • 读时模式:读取数据的时候,对数据的类型、格式做检查;
    • 写时模式:写入数据的时候,对数据的类型、格式等规范做检查;

    将数据存到Hive的数据表时,Hive采用的是“读时模式”,意思是针对写操作不会做任何校验,只是简单的将文件复制到Hive的表对应的HDFS目录。跟“读时模式”相对应的是“写时模式”,RDBMS一般采用“写时模式”,在将数据写入到数据表的时候会检查每一条记录是否合法,如果检查不通过会直接返回失败信息。

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    由于向Hive中存入数据的只是简单的文件复制和粘贴,所以导入数据速度非常的快。当读取、查询的时候,才会根据表模式来解释数据,这个时候如果遇到了不符合模式的数据,Hive会直接将数据解析成NULL。

    读时模式的好处

    Hive采用读时模式带来了以下几个好处:

    • 向Hive表中新增数据非常的快,通常情况下对于外来数据,采用的方法是直接用Hadoop命令将文件上传到一个HDFS目录,Hive直接读这个目录;
    • 一份数据可以被解析成多种模式,存储在Hive表中的数据跟Hive本身没有关系,数据也可以被其他工具比如Pig来处理;

    导入数据

    1. hive> load data local inpath '/root/usr.data' into table usr; 
    大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

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