2.建大表、小表和JOIN后表的语句 代码语言:javascript 复制 // 创建大表create tablebigtable(id bigint,time bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string)row format delimited fields terminated by'\t';// 创建小表create tablesmalltable(id bigint,time bigint,uid ...
1、小表join大表 将key相对分散,并且数据量小的表放在join的左边,这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率,再进一步可以使用group 让小的维表(1000条以下的记录条数)先进内存,在map端完成reduce。 select count(distinct s_id) from score; select count(s_id) from score group by s_id; --在map端进行聚合...
在这个查询中,small_table会被加载到内存中,以便与large_table进行Join操作。 数据预分区:对大表进行预分区,可以减少Join操作时的数据扫描范围,从而提高性能。 增加资源:在资源允许的情况下,增加Hive集群的计算和存储资源,可以提高Join操作的性能。 4. 示例代码 下面是一个使用MapJoin优化大表与小表Join性能的示例代...
1. join时将大表放后,小表放在前 正确的说法:把重复关联键少的表放在join前面做关联可以提高join的效率,实际操作中也没法看什么重复连接键多少,因此一般都是小表在前了,表越少,重复的连接键总量就越少。 因此通常需要将小表放前面,或者标记哪张表是大表:/*streamtable(table_name) */ ) 2. 多表join时,...
一、小表与大表JOIN 小表与大表Join时容易发生数据倾斜,表现为小表的数据量比较少但key却比较集中,导致分发到某一个或几个reduce上的数据比其他reduce多很多,造成数据倾斜。 优化方法:使用Map Join将小表装入内存,在map端完成join操作,这样就避免了reduce操作。有两种方法可以执行Map Join: ...
1.大小表join(MapJoin) 说明: 当大表小表关联时,可以将小表读取到内存,在Map端进行数据关联 小表在左在右都会触发 Mapjoin 2. 怎样判断大小表? 大表> set hive.mapjoin.smalltable.filesize 小表<= set hive.mapjoin.smalltable.filesize 3. 大小表关联可能引起的后果?
1、小、大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高。hive会将小表进行缓存。 2、mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配。从而省去reduce。 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 ...
在大数据离线批处理中,需求【大表(事实表)与小表(维度表)】关联字段,进行分析 Hive 默认开启Map端Join 将小表数据加载到 Hash table file中 分布式缓存,每个task 都有一份 将小表数据放到文件中 过程: 先加载小表数据 存储到Hash table文件中 2.将文件中的数据 存放到分布式缓存中 ...
在Hive调优里面,经常会遇到一个很小的表和一个大表进行Join,如何优化。 这时候就需要MAPJOIN。 原理 当一个大表和一个或多个小表做JOIN时,最好使用MAPJOIN,性能比普通的JOIN要快很多。另外,MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是:在小数据量情况下,SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作...