Hive中DISTRIBUTE BY rand()的解析 1. DISTRIBUTE BY在Hive SQL中的用途 DISTRIBUTE BY是Hive SQL中的一个子句,用于控制查询结果如何分配到不同的Reduce任务中。Hive根据DISTRIBUTE BY子句指定的列的值,将不同的行数据发送到不同的Reducer。这有助于优化查询性能,特别是在处理大量数据时,可以平衡Reduce任务的负载。
distribute by rand() sort by rand() rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer阶段是随机分布的,这个时候我们也能做到真正的随机,前面我们也介绍过cluster by 其实基本上是和distribute by sort by 等价的 select * from ods_user_bucket_log distribute by rand() sort by rand() limit...
使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据。 使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机分散到mapper和reducer的。ORDER BY RAND()语句可以获得同样的效果,但是性能没这么高。 SELECT * FROM <Table_Name> DISTRIBUTE BY RAND() SORT BY RAND() LIMIT <N rows to sample>; 1-数据块取样(Block Sampling) 1-...
该查询从两个表中选择与用户对应的产品名称,ON子句指定了 Join 条件。 4. 使用 DISTRIBUTE BY RAND 为了增加查询的随机性和避免数据倾斜,我们可以使用DISTRIBUTE BY RANDOM。 -- 使用 DISTRIBUTE BY RAND 进行 JoinSELECTu.user_name,o.productFROMusers uJOINorders oONu.user_id=o.user_id DISTRIBUTEBYRAND();...
where rand()<0.002 distribute by rand() sort by rand() limit 10000 Random Sampling 4 优势:cluster by的功能是 distribute by 和 sort by 的功能相结合,distribute by rand() sort by rand() 进行了两次随机,cluster by rand() 仅一次随机,所以速度上会比上一种方法快。
SQL的性能有问题的时候我们也会使用抽样的方法区查看数据,然后进行SQL调优 在大规模数据量的数据分析及建模任务中,往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源,因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。 随机抽样(rand()函数)
#执行以下语句,将数据均衡的分配到reduce中setmapreduce.job.reduces=10;insert overwrite tableApartition(dt)select*fromBdistribute byrand();解释:如设置reduce数量为10,则使用rand(), 随机生成一个数 x%10, 这样数据就会随机进入 reduce 中,防止出现有的文件过大或过小 ...
distribute by rand(123); 这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。 每个map任务处理大于12M(几百万记录)的数据,效率肯定会好很多。 看上去,貌似这两种有些矛盾,一个是要合并小文件,一个是要把大文件拆成小文件,这点正是重点需要关注...
distribute byrand(123); 这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。每个map任务处理大于12M(几百万记录)的数据,效率肯定会好很多。 看上去,貌似这两种有些矛盾,一个是要合并小文件,一个是要把大文件拆成小文件,这点正是重点需要关注的...
set odps.sql.reducer.instances=500; -- 增大reducer个数 select id,count(*) cnt from ( select id,name from tbl distribute by rand() ) group by id ; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Join端长尾优化 一、关联键存在大量空值引发长尾 ...