hive严格模式
说真的,这个模式在我做sql开发的岁月里,从未用到过。用的都是动态分区非严格模式。
我的好友东岳同学在车上问我。确实问到了我 。体现出了我基本功不扎实的情况。
1.what is Hive严格模式
Hive提供了一个严格模式,可以防止用户执行那些可能产生意向不到的不好的效果的查询。说通俗一点就是这种模式可以阻止某些查询的执行。通过如下语句设置严格模式:
hive> set hive.mapred.mode=strict;
2.why and how
设置为严格模式后,可以禁止3种类型的查询:
(1):带有分区的表的查询
如果在一个分区表执行hive,除非where语句中包含分区字段过滤条件来显示数据范围,否则不允许执行。换句话说就是在严格模式下不允许用户扫描所有的分区。
进行这个限制的原因是,通常分区表都拥有非常大的数据集,而且数据增加迅速。如果不进行分区限制的查询会消耗巨大的资源来处理,如下不带分区的查询语句:
hive> SELECT DISTINCT(planner_id) FROM fracture_ins WHERE planner_id=5;
执行后会出现如下错误:
FAILED: Error in semantic analysis: No Partition Predicate Found for Alias "fracture_ins" Table "fracture_ins
解决方案是在where中增加分区条件:
hive> SELECT DISTINCT(planner_id) FROM fracture_ins
> WHERE planner_id=5 AND hit_date=20120101;
(2)带有orderby的查询
对于使用了orderby的查询,要求必须有limit语句。因为orderby为了执行排序过程会讲所有的结果分发到同一个reducer中
进行处理,强烈要求用户增加这个limit语句可以防止reducer额外执行很长一段时间:
hive> SELECT * FROM fracture_ins WHERE hit_date>2012 ORDER BY planner_id;
出现如下错误:
FAILED: Error in semantic analysis: line 1:56 In strict mode,limit must be specified if ORDER BY is present planner_id
解决方案就是增加一个limit关键字:
hive> SELECT * FROM fracture_ins WHERE hit_date>2012 ORDER BY planner_id LIMIT 100000;
(3):限制笛卡尔积的查询
对关系型数据库非常了解的用户可能期望在执行join查询的时候不适用on语句而是使用where语句,这样关系型数据库的执行优化器就可以高效的将where语句转换成那个on语句了。不幸的是,Hive并不支持这样的优化,因为如果表非常大的话,就会出现不可控的情况,如下是不带on的语句:
hive> SELECT * FROM fracture_act JOIN fracture_ads WHERE fracture_act.planner_id = fracture_ads.planner_id;
出现如下错误:
FAILED: Error in semantic analysis: In strict mode, cartesian product is not allowed. If you really want to perform the operation, +set hive.mapred.mode=nonstrict+
=======》我感觉整个博客园都存在不加思考的抄袭的现象。要不然就是改一改表名,装作成自己的。连最基础的概念什么是笛卡尔积都不知道

这才是真正的笛卡尔积,上面根本不会报错。
hive> SELECT * FROM fracture_act JOIN fracture_ads WHERE = ;
或者是
hive> SELECT * FROM fracture_act JOIN fracture_ads;
解决方案就是加上on语句:
hive> SELECT * FROM fracture_act JOIN fracture_ads ON (fracture_act.planner_id = fracture_ads.planner_id);
或者是加上where条件
hive> SELECT * FROM fracture_act JOIN fracture_ads WHERE fracture_act.planner_id = fracture_ads.planner_id;
不过on性能更好一些。
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