此代码为 sub_table 创建了分区,将数据根据主键进行划分,从而减少单个任务的压力,尽量避免数据倾斜。 步骤5:执行优化后的查询 最后,对新的分区表进行查询: SELECTm.id,m.name,s.detailFROMmain_table mLEFTJOINsub_table_partitioned sONm.id=s.main_id; 1. 2. 3. 4. 使用优化后的分区表进行左连接,可以...
(1)假如表A出现了大批量的user_id为NULL,会碰到数据倾斜的问题,而我们又要排除表A中为NULL的数据,那么可以: select A1.* , B.* from (select * from A where user_id is not NULL ) A1 left join B on A1.user_id = B.user_id 1. 2. 3. 4. 5. 这里在left jorn 前就过滤点NULL (2)...
sethive.auto.convert.join=true;是否开启自动mapjoin,默认是truesethive.mapjoin.smalltable.filesize=100000000;mapjoin的表size大小 5. 启用倾斜连接优化 hive 中可以设置hive.optimize.skewjoin将一个 join sql 分为两个 job。同时可以设置下hive.skewjoin.key,此参数表示 join 连接的 key 的行数超过指定的行...
倾斜原因：比如用户表中user_id字段为int，log表中user_id字段string类型。当按照user_id进行两个表的Join操作时会产生数据倾斜。解决方案：把数字类型转换成字符串类型。示例如下：select * from users aleft outer join logs bon a.usr_id = cast(b.user_id as string);三、表关联引发的数据倾斜 1. 大表...
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 ...
LEFT OUTER JOIN log AS b ON b.user_id = CAST (a.user_id AS STRING) ; 3) 业务数据本身分布不均,导致的数据倾斜 i.大表与小表JOIN (Map JOIN) ii.大表与大表JOIN, 一张表数据分布均匀,另一张表数据特定的KEY(有限几个) 分布不均
4. 将步骤2和步骤3的数据通过union all合并后即得到完整的日志数据,并且关联了商品的信息。 4)设置 odps.sql.skewjoin 参数解决长尾 setodps.sql.skewjoin=true;--- 开启功能setodps.sql.skewinfo=skewed_src:(skewed_key)[("skewed_value")];--- 倾斜值较多,或会动态变化则不适合这样设置 ...
另外,从日志中也可能看到,54bc0748b1c0fb46135d117b6d26885e已经处理了236528000条数据,实际情况是该key在imei_open_app中有2亿3659万条数据。该key为导致join倾斜的key。 4.2确定任务卡住的stage 1.通过jobname确定stage 一般通过Hive的默认jobname会带上名称会带上stage阶段,如下为Stage-1。
Hive数据倾斜 原因: key分布不均匀,数据重复 表现: 任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。 单一reduce的记录数与平均记录数差异过大,通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。