4. 使用 DISTRIBUTE BY RAND 为了增加查询的随机性和避免数据倾斜,我们可以使用DISTRIBUTE BY RANDOM。 -- 使用 DISTRIBUTE BY RAND 进行 JoinSELECTu.user_name,o.productFROMusers uJOINorders oONu.user_id=o.user_id DISTRIBUTEBYRAND(); 1. 2. 3. 4. 5. 注释: DISTRIBUTE BY RAND()将结果随机分配到...
1.数据倾斜是大数据中很常见的一个现象,一般针对数据倾斜我们都会对数据进行加盐或者repartition 等等,hive中的distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,根据reduce的个数进行数据分发,默认是采用hash算法。对于distribute by进行测试,一定要分配多reduce进行处理,否则无法看到dist...
distribute by :用来控制map输出结果的分发,即map端如何拆分数据给reduce端。 通过distribute by rand() 将Map端分发后的数据重新按照随机值再进行一次分发。使用后,Map端只负责数据的分发,不再有复杂的聚合或者笛卡尔积操作,因此不会导致Map端拖尾。 二、Join倾斜 1、Join的某路输入比较小,可以采用MapJoin,避免分发...
让数据尽量聚到少量reducer里面。但是有时候虽然动态分区不会产生reducer,但是也就意味着最后没有进行文件合并,我们也可以用distribute by rand()这句来保证数据聚类到相同的reducer。 #设置每个reduce处理的最大数据量(5G)sethive.exec.reducers.bytes.per.reducer=5120000000;insertoverwritetabletestpartition(dt)select*...
3、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。 4、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
我们可以使用DISTRIBUTE BY rand()控制在map端如何拆分数据给reduce端的,hive会根据distribute by后面列,对应reduce的个数进行分发,默认采用的是hash算法。rand()方法会生成一个0~1之间的随机数[rand(int param)返回一个固定的数值],通过随机数进行数据的划分,因为每次都随机的,所以每个reducer上的数据会很均匀。将...
1)distinct是用于去重,group by设计目的是用于统计聚合。 2)单纯去重操作使用distinct,速度是快于group by的 3)distinct要针对查询的全部字段去重,而group by可以针对要查询的全部字段中的部分字段去重,主要作用是:获取数据表中以分组字段为依据的其他统计数据。
order by 排序:ASC(ascend): 升序(默认) DESC(descend): 降序 sort by 局部排序:每个MapReduce内部进行排序,对全局结果集来说不是排序。 distribute by 分区排序:类似MR中partition,进行分区,结合sort by使用 Hive函数1. 聚合函数 指定列值的数目:count() ...
我们可以使用rand()函数进行抽样,这个函数会返回一个随机值。前两个查询都返回了两个不相等的值,而第3个查询语句无返回结果: 如果我们是按照指定的列而非rand()函数进行分桶的话,那么同一语句多次执行的返回值是相同的: 分桶语句中的分母表示的是数据将会被散列的桶的个数,而分子表示将会选择的桶的个数: ...