insert into test select * from table distribute by floor (rand()*5); 这里使用distribute by进行了一个小文件的合并,通过rand() * 5,保证了从map端输出的数据,最多到5个reducer,将小文件数量控制了下来,现在只有3个文件了。 合并小文件后,再次做同样的查询,15s就完成了。确实忽略了,增量数据会导致小文件...
如果有分区如dt、hour,可以使用 distribute by dt,hour, 保证每小时数据在一个reduce里面 4.定期合并数据 类似于增量导入数据,会存在小文件,需要进行一天或者一周的定时文件合并 5.覆盖原表数据 insert overwrite table test [partition] select * from table distribute by floor (rand()*5) 将test表中的数据查...
通常就是insert overwrite了。 insertoverwritetabletest [partition(hour=...)]select*fromtest distributebyfloor(rand()*5); 注:这个语句把test表的数据查询出来,overwrite覆盖test表,不用担心如果overwrite失败,数据没了,这里面是有事物性保证的,可以观察一下执行的时候,在test表hdfs文件目录下面有个临时文件夹。...
通常就是insert overwrite了。 insert overwrite table test[partition(hour=...)]select*fromtest distribute by floor(rand()*5); 注:这个语句把test表的数据查询出来,overwrite覆盖test表,不用担心如果overwrite失败,数据没了,这里面是有事物性保证的,可以观察一下执行的时候,在test表hdfs文件目录下面有个临时文件...
distribute by:是指我们的分区操作 sort by: 跟上distribute by 之后可以实现在分区内进行排序, 如果当前的Reduce数量为1,那么也没有优化的效果,可以通过设置reduce的数量对不同分区中的数据进行拆分排序 通过set mapreduce.job.reduces = N; 设置Reduce数量,默认参数值为-1 即根据资源及查询语句情况进行分配reduce...
cluster by 的功能是 distribute by 和 sort by 的功能相结合,distribute by rand() sort by rand() 进行了两次随机,cluster by rand() 仅一次随机,所以速度上会比上一种方法快 select * from ods_user_bucket_log cluster by rand() limit 10; ...
distribute by rand(); 解释:如设置reduce数量为10,则使用 rand(), 随机生成一个数 x % 10 , 这样数据就会随机进入 reduce 中,防止出现有的文件过大或过小 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
distribute by:按照指定的字段或表达式对数据进行划分,输出到对应的Reduce或者文件中。 cluster by:除了兼具distribute by的功能,还兼具sort by的排序功能。 (3)GROUP BY语句通常会和聚合函数一起使用,按照一个或者多个列队结果进行分组,然后对每个组执行聚合操作。 (4)子查询 子查询和标准SQL中的子查询语法和用法基...
(5)CLUSTERED BY创建分桶表 (6)SORTED BY不常用,对桶中的一个或多个列另外排序 (7)ROW FORMAT DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property...
5、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer,且分发算法是hash散列。 6、cluster by(字段)除了具有Distribute by的功能外,还会对该字段进行排序。 因此,如果分桶和sort字段是同一个时,此时,cluster by = distribute by + sort by