之后的join语句,扫描表t1,这里的扫描行数是1000;join比较过程中,做了1000次带索引的查询。相比于优化前的join语句需要做10亿次条件判断来说,这个优化效果还是很明显的。 总体来看,不论是在原表上加索引,还是用有索引的临时表,我们的思路都是让join语句能够用上被驱动表上的索引,来触发BKA算法,提升查询性能。 扩...
Hive中的FULL JOIN Hive支持全连接,但对性能的影响较大,因此需要优化。默认情况下,Hive会使用MapReduce来执行JOIN操作,这对于大表而言可能会造成资源消耗和长时间等待。 优化策略 在Hive中,优化大表和小表的全连接时,可以考虑以下几个策略: 使用MapSide JOIN: 如果小表能够完全装入内存中,则可以将其加载到映射器...
time bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string)row format delimited fields terminated by'\t';// 创建join后表的语句create
full outer join无法转换为map-join,因为两个表都需要进行流式处理。 自动join转换也会影响sort-merge-bucket join。 Hive0.13.0 及更高版本引入,默认为false。 对于条件join,如果来自小别名的输入流可以直接应用于join运算符而不进行filter或projection,则无需通过MapReduce本地任务在分布式缓存中预先划分stage(pre-s...
3. 统计汇总分析:对于存在部分匹配关系的大数据集,通过FULL JOIN能获取每个维度下的全量统计数据,有助于构建更为详尽的数据视图。四、Hive中FULL JOIN的性能优化策略由于FULL JOIN操作可能导致数据集膨胀,特别是在大数据环境下,可能引发严重的资源消耗和性能瓶颈。为了提高查询效率,可以考虑以下优化措施:- 对关联键进行...
利用Hive进行Join连接操作，相较于MR有两种执行方案，一种为Common Join，另一种为Map Join，Map Join是相对于Common Join的一种优化，省去Shullfe和Reduce的过程，大大的降低的作业运行的时间。1. Common Join 也称之为Shuffle Join/Reduce Join。过程：① 首先会启动一个Task，Mapper会去读表HDFS上两张A/B表...
8、join 优化 1)提前数据收敛,保证join时无关数据不参与关联 2)left semi join,只返回左表数据,如果右表有一条匹配则跳过,而join可能会出现重复数据。右边过滤条件写on里。 3)大表join小表 小表放在左边,大表放在右边。join在reduce阶段,在hive 2.x之前会把左表加载到内存,hive2.x之后已经自动优化了。
注意,本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的, 本文描述了Hive查询执行计划的优化,以提高join效率并减少对用户提示的需求。 Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器: Join过程中加入有表可以存于内存。在新的优化中: ...
的一些join操作以及hivejoin操作的优化 1. Join原理 有两个表User、Order如上,进行Join操作 SELECT u.name, o.orderid FROM user u JOIN order o ON u.uid = o.uid; Hive会将On之后的条件作为Key,将Select的字段作为Value,构建(Key,Value),同时为每张表打上Tag标记用来标记自己是哪站表。
4） 全外关联（FULL [OUTER] JOIN） 以两个表的记录为基准，返回两个表的记录去重之和，关联不上的字段为NULL。是否指定OUTER关键字，貌似对查询结果无影响。注意：FULL JOIN时候，Hive不会使用MapJoin来优化。SELECT a.id, a.name, b.age FROM student a FULL OUTER JOIN studentssb b ON (a.id = b....