一个Reducer根本应付不过来;②sort by ,会启用多个Reducer进行分区排序(对数据随机分区),并生成多个文件,文件内部是有序的,全局无序;③distribute by 能够实现定制化的排序,对表中的某个字段分区,然后进行排序,并形成和Reducer个数相同的输出文件,经常和sort by结合起来使用。
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...
distribute by rand(123); -- distribute by的作用是根据表的具体字段分配到不同的reduce任务中,distribute by rand这种方式 -- 能够使数据分配均匀 这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。每个map任务处理大于12M(几百万记录)的数据,...
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...
order by rand() distribute by rand() order by rand() 在数据量大的时候更随机一些 tablesample() 按条抽取,按数据块抽取(按大小 比如抽5M),分桶抽样 调优- 分两个方面一个是环境调优一个是语句调优,环境调优就是创建分区分桶数仓分层。 求最值的时候用排序选第一,取代表join选max ...
distributebyrand(123); 这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。 每个map任务处理大于12M(几百万记录)的数据,效率肯定会好很多。 注意:看上去,貌似这两种有些矛盾,一个是要合并小文件,一个是要把大文件拆成小文件,这点正是重点需要...
SELECT col1, COUNT(*) as cnt FROM original_table GROUP BY col1 DISTRIBUTE BY RAND() SORT BY...
使用rand()函数进行随机抽样,limit关键字限制抽样返回的数据,其中rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer阶段是随机分布的。 案例如下: select * from table_name where col=xxx distribute by rand() sort by rand() limit num; ...