hive每步都会写磁盘吗？（Linux中怎么查看磁盘io开销）

hive每步都会写磁盘吗？

不是每步都会写磁盘Hive在执行查询时，会将中间结果存储在内存中，只有当内存不足时才会将数据写入磁盘。
这样可以提高查询的速度，减少磁盘IO的开销。
因此，并不是每一步都会写入磁盘。
Hive的查询过程中，还有其他因素会影响是否写入磁盘，例如查询涉及的数据量大小、查询的复杂度等。
如果查询涉及的数据量较大或者查询复杂度较高，可能会导致内存不足，需要将中间结果写入磁盘。
此外，Hive也提供了一些配置参数，可以调整内存和磁盘的使用策略，以优化查询性能。

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Hive的写磁盘行为通常是根据具体的查询操作和配置设置来决定的。默认情况下，Hive的查询操作会生成中间结果并将其写入磁盘。这些中间结果可以用于后续的查询操作。
但是，Hive也提供了一些配置选项来优化磁盘使用，如使用内存表或进行结果压缩等。这些选项可以减少对磁盘的写入次数，提高查询性能。
此外，Hive还支持使用嵌套查询（sub-query）和控制台表（CTAS）等手段，将查询结果写入作为新表存储在磁盘上，从而避免重复计算和写入磁盘。
总的来说，Hive的每一步操作都不一定都会写入磁盘，这取决于查询的具体操作和配置设置。可以根据实际需求对Hive进行优化和配置，以提高查询性能和减少磁盘使用。

scdata文件都是什么？

scdata文件是Spark计算框架中的文件类型之一。
1. scdata文件是Spark中的序列化文件，它是以二进制形式存储数据的，因此可以高效地进行数据读取与处理。
这样可以提高数据的处理速度和效率。
2. scdata文件在大数据处理中非常常见，特别是在分布式计算环境下，因为它可以很好地利用Spark的并行处理能力，对大规模数据进行快速计算和分析。
3. 与其他文件类型相比，如csv或txt文件，scdata文件可以更好地利用Spark的内存计算能力，减少磁盘IO的开销，提高处理速度。
所以，scdata文件在Spark计算框架中起到了重要的作用，并且能够提高大数据处理的效率。

dag为什么减少了不必要的shuffle？

减少不必要的shuffle可以提高DAG的执行效率，减少数据的传输和处理的开销。DAG中的shuffle操作通常会导致数据的重分区和重新排序，涉及大量的数据传输和磁盘IO操作，会降低整个任务的性能。

为了减少不必要的shuffle，可以采取以下策略：

1. 合理选择分区字段：将相同key的数据路由到同一个分区，避免不必要的shuffle操作。

2. 剪枝优化：在DAG执行过程中，根据计算依赖关系进行剪枝，减少不必要的shuffle操作。

3. 数据重用：尽量复用已经计算过的结果，避免重复计算和重复shuffle。

到此，以上就是小编对于linux如何查看磁盘io使用率的问题就介绍到这了，希望这3点解答对大家有用。

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