2) 开启group by查询数据倾斜优化 set hive.groupby.skewindata=true; 1. 生成的查询计划会有两个 MR Job。 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。
分析函数:ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE、cume_dist、percent_rank 总结: ROW_NUMBER[重点] RANK DENSE_RANK【重点】 NTILE 分析函数:ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE、cume_dist、percent_rank 总结: ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK --并列的话123 113 112 不指定窗口时,不排序默认第一行到最后一行...
group by和以上的聚合函数一起使用的时候会默认在map端执行一次combiner(局部聚合:减少reducetask的数据量,这个时候reduce端接受的数据就会大大减少 一般不会出现数据倾斜 select id,count(*) from course group by id; map join mapjoin reducejoin 优缺点 1.5 业务场景 1.5.1 空值产生的数据倾斜 场景描述: 代码...
在默认情况下,具有相同key的数据会被放在同一个Reduce任务中,因此就会出现一个人累死,其他人闲死的情况,即出现数据倾斜的问题。 在执行Hive SQL语句或者运行MapReduce作业时如果一直卡在Map100%,Reduce99%,一般就是遇到了数据倾斜的问题。 上面只是数据倾斜发生的一种可能,大致来讲,数据倾斜发生的原因一般为以下情况...
数据分析师面试中Hive SQL问题详解：行列转换、row_number和数据倾斜优化Q1：行列转换 在数据处理中，行列转换是关键技巧。例如，行转列（数组展开）：当处理用户实验数据时，如果一个用户可能被多种策略影响，我们需要将策略列表展开，以便单独查看每个策略的效果。例如：使用函数如explode()，对用户id ...
我们日常使用HIVE SQL的时候可能会遇到这样一个令人苦恼的场景:执行一个非常简单的SQL语句,任务的进度条长时间卡在99%,不确定还需多久才能结束,这种现象称之为数据倾斜。这一现象出现的原因在于数据研发工程师主要关注分析逻辑和数据结果的正确性,却很少关注SQL语句的执行过程与效率。
select pag_id, tag_name, substr(gmt_create,1,10) as pt, row_number() over ( partition by pag_id order by substr(gmt_create,1,10) desc ) as rownumbers from dj_dw.ods_dm_pas_member_ds_result where year='2016'
前面提到的partition by可以将数据表以指定的分式进行分区,类似于row_number()等函数,我们也可以使用聚合函数(类似有sum/count/avg/),在使用聚合函数时,指定order by与否将影响整个聚合的效果。不指定时,聚合整个分区,指定order by时,则是以order by顺序累加聚合。说明:窗口函数之间是互不影响的。
customerid,int((row_number()over(partition by1))%10)asind from mytable)tag on t1.customerid=tag.customerid left join--t2加虚列(select dtime,indfrom(select tardateASdtime from dwd_ob_common.t_date where tardate betweenregexp_replace(add_months(CURRENT_DATE(),-12),'-','')andregexp_...
建表 导数据 createtablebusiness( namestring, orderdatestring, costint )ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','; loaddatalocalinpath"/opt/module/datas/business.txt"intotablebusiness; 2.2 用法 相关函数说明 OVER:指定分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化 ...