第一个 MR Job 中,Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中,每个 Reduce 做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中,从而达到负载均衡的目的;第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中(这个过程可以保证相同的 Group...
可以看到,group by本身不是全局变量,任务会被分到各个map中进行分组,然后再在reduce中聚合。 默认设置了hive.map.aggr=true,所以会在mapper端先group by一次,最后再把结果merge起来,为了减少reducer处理的数据量。注意看explain的mode是不一样的。mapper是hash,reducer是mergepartial。如果把hive.map.aggr=false,那将...
Operatoraggregations:expr:sum(VALUE._col0)//聚合bucketGroup:falsekeys:expr:KEY._col0type:stringmode:mergepartial//合并值outputColumnNames:_col0,_col1SelectOperator//选择字段expressions:expr:_col0type:stringexpr:_col1type:bigintoutputColumnNames:_col0,_col1FileOutputOperator//输出到文件compressed:f...
1.hive执行顺序group 在前,select在后;MySQL select在前,group 在后 参考:https://blog.csdn.net/m0_48714980/article/details/109136659 eg: --在year(date)起别名--1.在Mysql中顺利执行selectcount(*),year(date) afromstudentgroupbya ;--2.但在hive中出现报错selectcount(*),year(date) afromstudentgro...
一、groupby原理 groupby函数是用于对数据进行分组聚合操作的。具体来说,groupby会将相同的数据分为一组,并对每组数据执行相同的聚合操作,例如求和、平均值、最大值等。 下面是使用groupby函数的示例代码: ``` SELECT name, SUM(age) FROM student GROUP BY name; ``` 在这个代码中,我们使用了groupby函数将名字...
原理 Map端聚合: Map端进行预聚合,减少shuffle数据量,类似于MR中的Combiner。默认情况下,Hive 会尽可能地使用 Map 端Aggregation,但是如果 Hash Map不能有效地降低内存使用,那么会降级到普通的Aggregation,即 Map 端仅做Shuffle Write,Reducer执行真正的聚合运算。具体可参考:Hive执行过程中最后是否有map-side aggregati...
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Hive中的常用算子包括distinct、join、group by、order by、distribute by、sort by、count等,这些操作符在SQL中使用起来很方便,能快速达到我们想要的效果,但是这些算子在底层是怎么实现的呢? order by很容易想到执行原理,在一个reduce中将所有记录按值排序即可。因此order by在数据量大的情况下执行时间非常长,容易out...
理想状况下，SPARK EXECUTORS 不应该动态释放又重新申请，除非前后两个 SQL 的提交/执行间隔时长，大于...