在Hive中,大表join小表指的是将两个表进行连接操作,其中一个表的数据量远大于另一个表。通常,我们称数据量大的表为大表,数据量小的表为小表。JOIN操作会根据指定的连接条件,将两个表中的行进行匹配,并返回满足条件的记录。 2. 性能问题 大表join小表时,可能会遇到以下性能问题: 数据倾斜:如果大表中的某些...
可以看出大表join小表或者小表join大表,就算是关闭map端join的情况下,在新的版本当中基本上没有区别了(hive为了解决数据倾斜的问题,会自动进行过滤) MapJoin 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join(在Reduce阶段完成join)。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部...
1. join时将大表放后,小表放在前 正确的说法:把重复关联键少的表放在join前面做关联可以提高join的效率,实际操作中也没法看什么重复连接键多少,因此一般都是小表在前了,表越少,重复的连接键总量就越少。 因此通常需要将小表放前面,或者标记哪张表是大表:/*streamtable(table_name) */ ) 2. 多表join时,...
1.大小表join(MapJoin) 说明: 当大表小表关联时,可以将小表读取到内存,在Map端进行数据关联 小表在左在右都会触发 Mapjoin 2. 怎样判断大小表? 大表> set hive.mapjoin.smalltable.filesize 小表<= set hive.mapjoin.smalltable.filesize 3. 大小表关联可能引起的后果? View Code 4. 参数设置 --根据输...
在大数据离线批处理中,需求【大表(事实表)与小表(维度表)】关联字段,进行分析 Hive 默认开启Map端Join 将小表数据加载到 Hash table file中 分布式缓存,每个task 都有一份 将小表数据放到文件中 过程: 先加载小表数据 存储到Hash table文件中 2.将文件中的数据 存放到分布式缓存中 ...
1、小、大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高。hive会将小表进行缓存。 2、mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配。从而省去reduce。 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 ...
在hive中,(启用Map join时) 大表left join小表,加载从右向左,所以小表会加载进内存,存储成map键值对,通过大表驱动小表,来进行join,即大表中的join字段作为key来获取value进行join。 在MySQL中,left join加载从左向右,即join左边的表会先加载进内存,与右边表进行join。
mapjoin优化是在Map阶段进行join,而不是通常那样在Reduce阶段按照join列进行分发后在每个Reduce节点上进行join,不需要分发也就没有倾斜的问题,相反,Hive会将小表 全量复制到每个Map任务节点(对于本例是dim_seller表,当然进全量复制b表 sql指定的列),然后每个Map任务节点执行lookup小表即可。
1、经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询。这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟。多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?
二.Hive函数 1.内置函数 2.自定义UDF示例 3.UDTF - explode 4.UDAF 5.窗口聚合函数 6.窗口排序函数 分组topN 7.窗口分析函数 8.抽样函数 三.Hive函数应用 1.复杂分隔符解决方案 2.URL解析函数 3.行列转换 4.JSON数据处理 5.拉链表 四.Hive的一些简单优化 1.explain 2.MapReduce属性优化 3.JOIN优化 4...