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。
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 1000...
数据倾斜引发的GroupBy聚合长尾,可采用groupby.skewindata参数优化: set odps.sql.groupby.skewindata=true; 1. 优化原理为引入两级reduce 第一次shuffle key是group key和一个随机数(取模),将数据打散,多个reduce并发做部分聚合; 第二次shuffle key是group key,相同的key分发到同一个reduce做最终聚合; 四、ROW_NU...
日常工作中数据倾斜主要发生在Reduce阶段，而很少发生在 Map阶段，其原因是Map端的数据倾斜一般是由于 ...
f、 取最大最小值尽量使用min/max；不要采用row_number g、 不要直接select * ;在内层做好数据过滤...
row_number:赋予唯一的连续位次。 e.g. 有三条记录排在第1位时:1位、2位、3位、4位... ntitle:用于将分组数据按照顺序切分成n片,返回当前切片值 e.g. 对于一组数字(1,2,3,4,5,6),ntile(2)切片后为(1,1,1,2,2,2) 1)统计所有产品的售价排名 ...
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'
1.4 不会产生数据倾斜的情况 不执行MR任务的情况 fetch过程不会转MR 配置参数: 代码语言:javascript 复制 property>name>hive.fetch.task.conversionname>value>morevalue>description>可取值[none,minimal,more].Some select queries can be converted to singleFETCHtask minimizing latency.Currently the query should ...
row_number与group by的区别 partition by 用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组,它和聚合函数不同的地方在于它能够返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一个反映统计值的记录。 本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。