对有特殊值的数据倾斜处理 SET mapred.reduce.tasks=20;SET hive.map.aggr=TRUE;SET hive.groupby.skewindata=TRUE;SET hive.optimize.skewjoin=TRUE;    set hive.auto.convert.join=false; INSERT OVERWRITE TABLE HIS_RFD_SYMID_RESULTPARTITION(tid='wcj01')SELECT aa.MAC,aa.ph…

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin…

Hive在分布式运行的时候最害怕的是数据倾斜,这是由于分布式系统的特性决定的,因为分布式系统之所以很快是由于作业平均分配给了不同的节点,不同节点同心协力,从而达到更快处理完作业的目的. Hive中数据倾斜的原因: 数据在分布式节点上分部不均衡 join时某些key可能特别大(常见null值) group by 时某个值可能特别多 count(distinct key...)时有可能会出现数据倾斜,因为其内部处理会进行group by 操作 join join时key最好是分散的,如果一个key的…

数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题.主要分为map端倾斜和reduce端倾斜,map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致,reduce端主要是partition不均匀导致. 在hive中遇到数据倾斜的解决办法: 一.倾斜原因:map端缓慢,输入数据文件多,大小不均匀 当出现小文件过多,需要合并小文件.可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决. set hive.map.aggr=true; //map端部分聚合,相当于Combiner,可以减小压力(默认开启)…

一.Hive的參数设置 1.  三种设定方式:配置文件 ·   用户自己定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml ·   默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自己定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive也会读入Hadoop的配置,由于Hive是作为Hadoop的client启动的,Hadoop的配置文件包含 ·   $HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml ·   $HADOOP_CONF_DIR/h…

练习:将值是null的数据删除掉(剔除):com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude;包 例如,有数据是null,不想展示 { "statusCode": 0, "message": "返回成功", "data": [{ "orderId": "1542785381425923730", "buyerName": &quo…

!=会过滤值为null的数据 在测试数据时忽然发现,使用如下的SQL是无法查询到对应column为null的数据的: select * from test where name != 'Lewis'; 本意是想把表里name的值不为Lewis的所有数据都搜索出来,结果发现这样写无法把name的值为null的数据也包括进来. 上面的!=换成<>也是一样的结果,这可能是因为在数据库里null是一个特殊值,有自己的判断标准,如果想要把null的数据也一起搜索出来,需要额外加上条件,如下: selec…

MySQL左右连接查询中的NULL的数据筛选问题 xpression 为 Null,则 IsNull 将返回 True:否则 IsNull 将返回 False. 如果 expression 由多个变量组成,则任何成员变量中的 Null 将导致为整个表达式返回 True. SELECT g.name,g.type_id,t.type_id,t.type_name FROM game g LEFT JOIN game_type t ON t.type_id=g.type_id where not I…

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的 Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均 值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个 reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在…

数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一.当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题.数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成,但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成. 在hive中产生数据倾斜的原因和解决方法: 1)group b…