select/*+ MAPJOIN(time_dim) */count(*)from store_sales join time_dim on ss_sold_time_sk=t_time_sk; (2) 通过配置参数自动做MapJoin 核心参数: 因此,巧用MapJoin可以有效解决小表关联大表场景下的数据倾斜。 二、大表与大表JOIN 大表与大表Join时,当其中一张表的NULL值(或其他值)比较多时,容...
在Hive中进行大表关联大表时,数据倾斜是一个常见的问题,它会导致查询性能下降,甚至使得查询无法在规定时间内完成。以下是对数据倾斜问题的详细分析以及优化策略: 1. 分析数据倾斜的原因 数据倾斜通常发生在以下情况: 关键字段数据分布不均:例如,某个连接字段的值在某些节点上过于集中,导致这些节点处理的数据量远大于...
在Join阶段,Hive会将相同Bucket中的数据放到同一个节点上,以提高Join操作的效率。 以下是使用Bucket Map Join的示例代码: -- 创建两个表,并使用Bucket进行分桶CREATETABLEtable1(idINT,valueSTRING)CLUSTEREDBY(id)INTO10BUCKETS;CREATETABLEtable2(idINT,valueSTRING)CLUSTEREDBY(id)INTO10BUCKETS;-- 开启Bucket Map...
将key 相对分散,并且数据量小的表放在 join 的左边,这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率;再进一步,可以使用 map join 让小的维度表(1000 条以下的记录条数)先进内存。在 map 端完成 reduce。 新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。 例: 1...
3)join端产生数据倾斜: 大小表连接:大表和小表进行关联的时候,使用map端的join,在map join 时是没有数据倾斜的。其中有两个参数: - hive.auto.convert.join #开启map join,默认是开启的 - hive.smalltable.filesize #在进行mapjoin时对小表大小的限制,默认是25000000byte,大概25M ...
三、表关联引发的数据倾斜 1. 大表Join小表的情况 解决方案：通常是将倾斜的数据存到分布式缓存中，分发到各个Map任务所在节点。在Map阶段完成Join操作，即Map Join，这样避免了shuffle，从而避免了数据倾斜。Map Join是Hive的一种优化操作，其适用于小表Join大表的场景，由于表的Join操作是在Map端且在内存进行的，...
Hive中的数据倾斜是指在进行join操作时,由于某些键值对的数据量远大于其他键值对,导致部分节点负载过高,而其他节点可能处于空闲状态。这会导致整个查询的执行时间变长,影响查询性能。为了解决Hive中...
数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题。常见的Hive调优的方法:列剪裁、Map Join操作、 Group By操作、合并小文件。 一、表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成; ...
大表Join大表: 把空值的key变成一个字符串加上随机数,把倾斜的数据分到不同的reduce上,由于null值关联不上,处理后并不影响最终结果。 count distinct大量相同特殊值 count distinct时,将值为空的情况单独处理,如果是计算count distinct,可以不用处理,直接过滤,在最后结果中加1。如果还有其他计算,需要进行group by...