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hive每步都會(huì)寫磁盤嗎？
不是每步都會(huì)寫磁盤Hive在執(zhí)行查詢時(shí)，會(huì)將中間結(jié)果存儲(chǔ)在內(nèi)存中，只有當(dāng)內(nèi)存不足時(shí)才會(huì)將數(shù)據(jù)寫入磁盤。
這樣可以提高查詢的速度，減少磁盤IO的開銷。
因此，并不是每一步都會(huì)寫入磁盤。
Hive的查詢過程中，還有其他因素會(huì)影響是否寫入磁盤，例如查詢涉及的數(shù)據(jù)量大小、查詢的復(fù)雜度等。
如果查詢涉及的數(shù)據(jù)量較大或者查詢復(fù)雜度較高，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存不足，需要將中間結(jié)果寫入磁盤。
此外，Hive也提供了一些配置參數(shù)，可以調(diào)整內(nèi)存和磁盤的使用策略，以優(yōu)化查詢性能。
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Hive的寫磁盤行為通常是根據(jù)具體的查詢操作和配置設(shè)置來(lái)決定的。默認(rèn)情況下，Hive的查詢操作會(huì)生成中間結(jié)果并將其寫入磁盤。這些中間結(jié)果可以用于后續(xù)的查詢操作。
但是，Hive也提供了一些配置選項(xiàng)來(lái)優(yōu)化磁盤使用，如使用內(nèi)存表或進(jìn)行結(jié)果壓縮等。這些選項(xiàng)可以減少對(duì)磁盤的寫入次數(shù)，提高查詢性能。
此外，Hive還支持使用嵌套查詢（sub-query）和控制臺(tái)表（CTAS）等手段，將查詢結(jié)果寫入作為新表存儲(chǔ)在磁盤上，從而避免重復(fù)計(jì)算和寫入磁盤。
總的來(lái)說，Hive的每一步操作都不一定都會(huì)寫入磁盤，這取決于查詢的具體操作和配置設(shè)置?？梢愿鶕?jù)實(shí)際需求對(duì)Hive進(jìn)行優(yōu)化和配置，以提高查詢性能和減少磁盤使用。
scdata文件都是什么？
scdata文件是Spark計(jì)算框架中的文件類型之一。
1. scdata文件是Spark中的序列化文件，它是以二進(jìn)制形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，因此可以高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取與處理。
這樣可以提高數(shù)據(jù)的處理速度和效率。
2. scdata文件在大數(shù)據(jù)處理中非常常見，特別是在分布式計(jì)算環(huán)境下，因?yàn)樗梢院芎玫乩肧park的并行處理能力，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行快速計(jì)算和分析。
3. 與其他文件類型相比，如csv或txt文件，scdata文件可以更好地利用Spark的內(nèi)存計(jì)算能力，減少磁盤IO的開銷，提高處理速度。
所以，scdata文件在Spark計(jì)算框架中起到了重要的作用，并且能夠提高大數(shù)據(jù)處理的效率。
dag為什么減少了不必要的shuffle？
減少不必要的shuffle可以提高DAG的執(zhí)行效率，減少數(shù)據(jù)的傳輸和處理的開銷。DAG中的shuffle操作通常會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的重分區(qū)和重新排序，涉及大量的數(shù)據(jù)傳輸和磁盤IO操作，會(huì)降低整個(gè)任務(wù)的性能。
為了減少不必要的shuffle，可以采取以下策略：
1. 合理選擇分區(qū)字段：將相同key的數(shù)據(jù)路由到同一個(gè)分區(qū)，避免不必要的shuffle操作。
2. 剪枝優(yōu)化：在DAG執(zhí)行過程中，根據(jù)計(jì)算依賴關(guān)系進(jìn)行剪枝，減少不必要的shuffle操作。
3. 數(shù)據(jù)重用：盡量復(fù)用已經(jīng)計(jì)算過的結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算和重復(fù)shuffle。
到此，以上就是小編對(duì)于linux如何查看磁盤io使用率的問題就介紹到這了，希望這3點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
網(wǎng)站題目：hive每步都會(huì)寫磁盤嗎？（Linux中怎么查看磁盤io開銷）
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