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...
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...
reduce joinhive执行join的时候如果执行的是reduce join极易数据倾斜的 group by 不和聚集函数搭配使用的时候select count(*) from course; 全局计数 (一个reduce task中) count(distinct),在数据量大的情况下,容易数据倾斜,因为 count(distinct)是按 group by 字段分组,按 distinct 字段排序 小表关联超大表 join...
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 ...
row_number 表示行数,每行都是前面基础加1; rank 是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内) dense_rank 是连续排序,有两个第二名时仍接下来即使第三名。 Hive count(distinct)有几个reducer,海量数据会有什么问题 如果没有 group by 就是一个 Reducer,海量数据用一个reducer执行效率...
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'
数据倾斜在 MapReduce 计算框架中经常发生。通俗理解，该现象指的是在整个计算过程中，大量相同的key被...
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_...
在传统sql中,我们对数据进行除重清洗时会使用到row_number() over(partition by ...order by ...)语句,这其实就是一个窗口函数的应用案例。像row_number()这样的序列函数还有rank() over(partition by ...order by );dense_rank() over(partiton by ... order by ...)【rank:有空位;dense_rank:没...