2024 Hive left join 数据倾斜

Hive left join 数据倾斜

Author: kzqh

August undefined, 2024

WebJan 3, 2013 · 如果用普通的 join，又会碰到数据倾斜的问题。解决方法： select /*+mapjoin (x)*/* from log a left outer join ( select /*+mapjoin (c)*/d.* from ( select distinct user_id from log ) c join users d on c.user_id = d.user_id ) x on a.user_id = b.user_id; 假如，log里user_id有上百万个，这就又回到原来map join问题。所幸，每日的会员uv不会太多，有 … Web和其他reduce差异过大。数据倾斜解决方案: 1.参数调节 hive.map.aggr=true map端部分聚合,相当于combiner hive.groupby.skewindata=true 2.sql语句调节 (1)用join key分布最均匀的表作为驱动表 (2)列裁剪和filter,达到两表join的时候，数据量相对变小的效果 (3)大小表Join 使用map join让小的维度表 (1000条一下的记录条数,小表不大于1G的情况下)先进内存。 …

Hive数据倾斜案例讲解_TechWeb

WebMay 10, 2016 · Hive的MapJoin，在Join 操作在 Map 阶段完成，如果需要的数据在 Map 的过程中可以访问到则不再需要Reduce。小表关联一个超大表时，容易发生数据倾斜，可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。实则分析 select c.channel_name, count (t.requesturl) PV from ods.cms_channel c join ( select … Webset hive.map.aggr=true; map端聚合相当于是在map层面做了一次reduce，减轻了倾斜的严重程度。其次，如果倾斜非常严重，尝试开启 set hive.optimize.skewjoin=true; 这个参数会将一个group by job拆成两个，第一个job将倾斜键分散到各个reduce上进行第一次聚合，因为分散了，所以不会遇到严重的数据倾斜。第二个job将第一步的所有的reduce的任务进 … fusion academy alpharetta

Hive Bug系列之关联结果不正确详解 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

通常我们在执行join的时候，通常是一个表a包含很多的key, 这个key是可重复的，一张表b中对应的key是不能重复且唯一的。 (如果两张表包含多个相同的key进 … See more WebOct 9, 2024 · 什么是数据倾斜我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的，但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。在了解数据倾斜之前，我们应该有一个常识，就是现实生活中的数据分布是不均匀的，俗话说"28定理"，80%的财富集中在20%的人手中之类的故事 … Webhive不支持’left join’的写法； hive的left outer join：如果右边有多行和左边表对应，就每一行都映射输出；如果右边没有行与左边行对应，就输出左边行，右边表字段为NULL； … give the meaning of a word

hiveql - Multiple left outer joins on Hive - Stack Overflow

深入浅出Hive数据倾斜，最全面的讲解（好文收藏）

http://www.techweb.com.cn/cloud/2024-11-03/2809569.shtml WebApr 15, 2024 · 使用 map join 解决小表 (记录数少)关联大表的数据倾斜问题，这个方法使用的频率非常高，但如果小表很大，大到 map join 会出现 bug 或异常，这时就需要特别的处理举一例：日志表和用户表做链接 select * from log a left outer join users b on a. user_id = b. user_id; users 表有 600w+的记录，把 users 分发到所有的 map 上也是个不小的开销， … give the meaning of arpaWebJan 8, 2024 · Hence, I run HiveQL via row_number function as following: SELECT * FROM (SELECT *, ROW_NUMBER () OVER (partition by id order by age asc) rn FROM p_test) t1 LEFT JOIN (SELECT *, ROW_NUMBER () OVER (partition by id order by age asc) rn FROM p_test) t2 ON t2.id=t1.id AND t1.rn= (t2.rn+1) LEFT JOIN (SELECT * FROM … give the meaning of break even analysis

"WebMar 4, 2024 · 本文为您介绍产生数据倾斜的场景、产生原因及相应的处理措施。问题现象查看Logview时，发现有少数Fuxi Instance处理的数据量远远超过其他Fuxi Instance处理的数据量，从而导致少数Fuxi Instance的运行时长远远超过其他Fuxi Instance的平均运行时长，进而导致整个任务运行时间超长，造成任务延迟。例如，在历年双11的离线任务中，会遇到 … " - Hive left join 数据倾斜

Hive left join 数据倾斜

WebMay 22, 2024 · 6.1.3 join. 后果：shuffle分发到某一个或几个Reducer上的数据量远高于平均值。. 想象极端情况，小表的join列全部为一个值，那么shuffle后全部到一个Reducer节 … WebNov 9, 2024 · 注意：我们其实隐含使用到了mapjoin，hive中的参数为set hive.auto.convert.join=true;，自动开启，默认25M，不能超过1G。创建中间表 createtabletmp_table(userid string,uname string) SKEWED BY(userid) on(001) rowformatdelimitedfieldsterminatedby"\t"; STORED AS DIRECTORIES count(*)出符合倾 …

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WebAug 18, 2024 · 二、Join倾斜 1、Join的某路输入比较小，可以采用MapJoin，避免分发引起长尾 map join 概念：将其中做连接的小表（全量数据）分发到所有 MapTask 端进行 Join，从而避免了 reduceTask，前提要求是内存足以装下该全量数据。以大表 a 和小表 b 为例，所有的 maptask 节点都装载小表 b 的所有数据，然后大表 a 的一个数据块数据 … WebApr 15, 2024 · 解决方案 1：user_id 为空的不参与关联. select * from log a join user b on a. user_id is not null and a. user_id = b. user_id union all select * from log c where c. …

WebMar 4, 2024 · 本质：将一个mapreduce拆分为两个MR. 此时Hive 在数据倾斜的时候会进行负载均衡，生成的查询计划会有两个 MapReduce Job。. 第一个 MapReduce Job …

WebJun 5, 2024 · Joins are left-associative regardless of whether they are LEFT or RIGHT joins. SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key) ...first joins a on b, throwing away everything in a or b that does not have a corresponding key in the other table. The reduced table is then joined on c. Web五、数据倾斜的解决方案. 首先排除过滤倾斜key，ETL预处理这种治标不治本的方法，然后详细来讲解各种不同的处理方式. 参数调整. 【1】通用优化：提高shuffle并行度. Spark …

WebApr 17, 2024 · 测试hive serde之后，发现这种情况下，会舍弃掉'a'，直接取了处在第一个位置的数据1。这一块，在看了serde源码后，就能很容易理解了。在这种情况下，来看一下，数据在最终的OperatorTree上是怎么传输的以上就是关联不出数据的原因了 3、解决方案解决方案有以下几种：写sql要严谨，没有使用到的字段不要写。如果把sql调整为：就 …

Web本文总结了hive left join 时采用不等连接的实现方法，其归为两类一类是基于区间的不等连接，一类是基于or形式的匹配连接,两种连接采用不同的实现思路。基于区间的不等连接 … give the meaning of cfcsWebFeb 21, 2024 · Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化，实际运用来看，join相关的优化占了很大的比重，而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin … fusion abilityWebJan 3, 2024 · There is no right or left function, but you can implement the same functionality with substr, like this: left (column, nchar) = substr (column, 1* nchar) right (column, nchar) = substr (column, (-1)* nchar) Here nchar is number of characters. Share Improve this answer Follow edited Feb 21, 2024 at 4:02 answered Jan 3, 2024 at 3:30 sandeep rawat fusion academy loginWebApr 10, 2024 · 先说结论，再举例子。. hive中，left join与left outer join等价。. left semi join与left outer join的区别：left semi join相当于in，即会过滤掉左表中join不到右表的 … give the meaning of buddha and tathagatWebMar 18, 2024 · 结论：. hive不支持’left join’的写法；. hive的left outer join：如果右边有多行和左边表对应，就每一行都映射输出；如果右边没有行与左边行对应，就输出左边行， … fusion academy morristown nj reviewsWebSep 15, 2024 · Hive在做join的时候，会把join的key打印到日志中。如下。上图中的关键信息是struct<_col1:string,_col6:string> 这时候，需要参考该SQL的执行计划。通过参考执行计划，可以断定该阶段为stage1阶段。 … fusion academy palm beach gardensWeb数据倾斜处理数据倾斜是hive处理业务问题中非常常见的情况。数据倾斜一般发生在reduce端，如何保证数据均匀的分配到各个reduce中，是解决数据倾斜的关键。发生数据倾斜的原因主要是下面几方面： key分布不均业务数据本身特性建表时考虑不周某些sql语句本身就有数据倾斜下面对数据倾斜常见的情况和处理方式进行介绍。 2.1 Null值问题在很 … give the meaning of hbfcs