1、空值数据倾斜 场景: 如日志中,常会有信息丢失的问题,比如全网日志中的 user_id,如果取其中的 user_id和 bmw_users 关联,会碰到数据倾斜的问题。 解决方法 1: user_id 为空的不参与关联 Select * From log a Join bmw_users b On a.user_id is not null And a.user_id = b.user_id Union all...
第一种:(hive0.11之前使用)将小表(或者是子查询)写在join左边 例:select field from smallTable inner join bigTable on ... ★原因:位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存,在map端完成reduce。 第二种:(hive0.11之后会自动开启mapjoin)打开mapjoin功能(默认是打开的,需要检查): set hive.auto.convert....
1、空值引发的数据倾斜 在数据采集时,判断导致数据倾斜的key是不是提前过滤掉了。在inner join,也就是使用内连接时,hive默认过滤掉了空值,但对于left join等等,会保留左边有的值。空KEY过滤的使用场景:1.非inner join;2.不需要字段为Null的。 两种过滤方式: (1) insert overwrite table jointable select n.* ...
数据倾斜出现在SQL算子中包含join/group by/等聚合操作时，大量的相同KEY被分配到少量的reduce去处理。导...
2)不同数据类型关联产生数据倾斜 用户表中 user_id 字段为 int,log 表中 user_id 为既有string 也有 int 的类型, 当按照两个表的 user_id 进行 join 操作的时候,默认的 hash 操作会按照 int 类型的 id 进行分配,这样就会导致所有的 string 类型的 id 就被分到同一个 reducer 当中。
②、把空值的key变成一个字符串加上随机数,把倾斜的数据分不到不同的reduce上,由于null值关联不上,处理后不影响最终结果 select*from(selectcasewhenuseridisnullthenconcat(rand(),"test"))elseuser_idfromt1)tt1innerjoint2 tt2ontt1.user_id=tt2.user_id; ...
大表a left join/inner join大表b,其中大表b的join key的distinct值数量比较少 作用: 先把某个大表按照关联key做group by,来减少关联时的数据量,然后把group by的结果当作mapjoin的小表再做关联。 2.2.4 先过滤再关联 适用场景: 大表a left join大表b,大表b的关联key有关联不上的数据导致倾斜(比如大表...
(2)几个关键字段取值,在1.2万亿行中,也不存在明显的取值分布不均衡的情况。 因此,数据倾斜这个因素也被排除了。 2.2 任务日志分析 我们通过分析AM和部分container的日志,确实发现了部分container存在OOM情况。但是,这部分失败的任务都迁移到其它container执行,而且成功。因此,OOM不是这类 “万亿级大表 join 普通表”...
我们先建立两张简单的表tab_a和tab_b,用实例来说明关联机制。表结构和表数据如下图所示: 内关联一般使用 关键字Join或inner join ,内关联只返回关联上的结果。 外关联的形式就比较多样化了,又分为: 左外关联:关键字为left [outer] join,以前边的表为主表,返回记录数和主表记录一致,关联不上的字段为null;...
2.1、INNER JOIN 内连接 多张表进行内连接操作时,只有所有表中与 on 条件中相匹配的数据才会显示,类似取交集。 selecte.username,e.dept_id,d.dept_name,d.dept_idfromemployee ejoindept done.dept_id=d.dept_id 2.2、LEFT OUTER JOIN 左外连接 ...