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...
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...
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，...
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,容易导致这些相同值在reduce阶段集中在某一个或几个reduce上,发生数据倾斜问题。 优化方法: (1) 将NULL值提取出来最后合并,这一部分只有map操作;非NULL值的数据分散...
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; ...
3、大表 Join 的数据偏斜 MapReduce 编程模型下开发代码需要考虑数据偏斜的问题, Hive 代码也是一样。数据偏斜的原因包括以下两点: Map 输出 key 数量极少,导致 reduce 端退化为单机作业。 Map 输出 key 分布不均,少量 key 对应大量 value,导致 reduce 端单机瓶颈。
2) 由于数据类型不一致,导致的转换问题,导致的数据倾斜 场景说明:用户表中 user_id 字段为 int,log 表中 user_id 为既有 string 也有 int 的类型。 当按照两个表的 user_id 进行 join 操作的时候,默认的 hash 操作会按照 int 类型的 id 进 行分配,这样就会导致所有的 string 类型的 id 就被分到同一...
(b)参数调节:hive.groupby.skewindata=true 数据倾斜时负载均衡 (c)sql语句调节:join时选择key值分布较均匀的表作为驱动表,同时做好列裁剪和分区裁剪,以减少数据量 (d)sql语句调节:大小表join时,小表先进内存 (e)sql语句调节:大表join大表时,把key值为空的key变成一个字符串加上随机数,把倾斜的数据分到不同...
参考资料:Hive Map Join 原理 3、 大表join大表 join相对较小的那个表也超过1G,一般我们就不能用map join了,否则得不偿失。 解决思路: 方案1:转为mapjoin:通过限制行和列的方式来降低小表的数量。比如过滤掉大表中不存在的数据 from A a join ( ...