hive merge into 批量更新测试

一、使用条件

hive2.2.0及之后的版本支持使用merge into 语法，使用源表数据批量目标表的数据。使用该功能还需做如下配置

1、参数配置

set hive.support.concurrency = true;
set hive.enforce.bucketing = true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
set hive.compactor.initiator.on = true;
set hive.compactor.worker.threads = 1;
set hive.auto.convert.join=false;
set hive.merge.cardinality.check=false; -- 目标表中出现重复匹配时要设置该参数才行

2、建表要求

Hive对使用Update功能的表有特定的语法要求, 语法要求如下: (1)要执行Update的表中, 建表时必须带有buckets(分桶)属性 (2)要执行Update的表中, 需要指定格式,其余格式目前赞不支持, 如:parquet格式, 目前只支持ORCFileformat和AcidOutputFormat (3)要执行Update的表中, 建表时必须指定参数('transactional' = true);

DROP TABLE IF EXISTS dim_date_10000;
create table dim_date_10000(
 date_key        string                 comment'如:2018-08-08'
,day             int                  comment'日（1~31）'
,month           int                  comment'月，如:8'
,month_name      string        comment'月名称，如:8月'
,year            int                   comment'年，如:2018'
,year_month       int                   comment'年月，如201808'
,week_of_year    string                   comment'年内第几周 2018-1'
,week            int                  comment'周（1~7）'
,week_name       string          comment'周，如星期三'
,quarter         int                  comment'季（1~4）'
)
CLUSTERED BY (date_key) INTO 10 buckets
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS orc
TBLPROPERTIES('transactional'='true');

3、批量更新语法

 MERGE INTO <target table> AS T USING <source expression/table> AS S
 ON <``boolean` `expression1>
 WHEN MATCHED [AND <``boolean` `expression2>] THEN UPDATE SET <set clause list>
 WHEN MATCHED [AND <``boolean` `expression3>] THEN DELETE
 WHEN NOT MATCHED [AND <``boolean` `expression4>] THEN INSERT VALUES<value list>

二、批量更新语法对比

对比在hive1.1.0 使用overwrite ，hive2.3.5使用merge into的方式 ，对不同量级的数据进行更新时的语法及效率。

1、更新语法

hive 2.3.5 merge into相较与Hive1.1.0 overwrite 更新方式语法更简洁。

Hive1.1.0

insert overwrite table dim_date_100w
-- 旧的改变了的数据
select t2.date_key,t2.day,t2.month,t2.month_name,t2.year,t2.year_month,t2.week_of_year,t2.week,t2.week_name,1001 as quarter
from dim_date_100w t1
join dim_date_1w t2 on t1.date_key=t2.date_key
-- 旧的不变的数据
union all
select t1.*
from dim_date_100w t1
left join dim_date_1w t2 on t1.date_key=t2.date_key
where t2.date_key is null
-- 新增的数据
union all
select t1.*
from dim_date_1w t1
left join dim_date_100w t2 on t1.date_key=t2.date_key
where t2.date_key is null
;

Hive2.3.5

MERGE INTO dim_date_100w AS T USING dim_date_1w AS S
ON t.date_key=s.date_key
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET quarter=1001
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES(S.date_key,S.day,S.month,S.month_name,S.year,S.year_month,S.week_of_year,S.week,S.week_name,S.quarter);

2、更新用时

两种更新方式在10w及10000w时更新用时相差不多，在1000w时Hive2.3.5用时只需Hive1.1.0的一半。

目标表数据量	源表数据量	Hive1.1.0 批量更新用时	Hive2.3.5 批量更新用时
10w条	1w	90s	80s
1000W	1w	330s	160s
1000w	100w	340s	180s
10000w	1w	640s	610s
10000w	100w	700s	630s