数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

问题背景 最近遇到一个比较棘手的事情:hive sql优化: lib表(id,h,soj,noj,sp,np)         --一个字典表 mitem表(md,mt,soj,noj,sp,np)--一天的数据,包含小时分区的表. 业务: 1)需要先把lib表与mitem表进行关联(关联条件是lib.soj=mitem.soj and lib.noj=mitem.noj),关联后的结果按照soj,md,mt,id,h进行分组: 2)对1)中的结果在分组的时候需要统计差值的平均值记为svalue

hive与hbase表结合级联查询的问题,主要hive两个表以上涉及到join操作,就会长时间卡住,查询日志也不报错,也不会出现mr的进度百分比显示,shell显示如下图 如图: 解决这个问题,需要修改配置hive-site.xml,添加如下配置: <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>false</value> </property> hive.auto.conv

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

呼叫结果(call_result)与销售历史(sale_history)的join优化: CALL_RESULT: 32亿条/444G SALE_HISTORY:17亿条/439G 原逻辑 Map: 3255 Reduce: 950 Cumulative CPU: 238867.84 sec HDFS Read: 587550313339 HDFS Write: 725372805057 SUCCESS 28.1MIN 开启中间结果压缩 set hive.exec.compress.interm

hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on.left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式. 1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se

================START============================== 来了一个mail说是job跑得很慢,调查下原因 先来看下sql: SELECT h.order_no              AS SO_no,         h.order_type,         h1.order_no             AS po_no,         l1.order_line_key       AS PO_LKEY,         l1.shipn

在产品环境中,往往存在着大量的表连接情景,不管是inner join.outer join.cross join和full join(逻辑连接符号),在内部都会转化为物理连接(Physical Join),SQL Server共有三种物理连接:Nested Loop(嵌套循环),Merge Join(合并连接)和Hash Join(哈希连接).这三个物理连接的处理方式不同,分别应用在不同的场景中. 在同一时刻,表连接只能是两表(或者是数据集,也就是表的一部分)之间的连接,通常按照表处于Join操

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

一.内部表与外部表的比较 Hive表概念和关系型数据库表概念差不多.在Hive里表会和HDFS的一个目录相对应,这个目录会存放表的数据.目录默认是/usr/hive/warehouse/. 比如你在hadoop09数据库创建了emp表,那么HDFS中就会有/user/hive/warehouse/hadoop09.db/emp这个目录来存放表里的数据. 管理表:管理表又被称之为内部表,他只管理着数据生命周期,当我们删除这张表时,元数据和存储的业务数据都会被删除,也就是说HDFS所对应的表目录应该

[Author]: kwu [解决]hive与hbase表结合级联查询的问题.hive两个表以上,关联查询时出现长时无法返回的情况. 同一时候也不出现,mr的进度百分比. 查询日志如图所看到的: 解决问题,须要改动配置 set hive.auto.convert.join = false; 或者 <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>false</value> </pro

一. 问题提出 <阿里巴巴JAVA开发手册>里面写超过三张表禁止join,这是为什么? 二.问题分析 对这个结论,你是否有怀疑呢?也不知道是哪位先哲说的不要人云亦云,今天我设计sql,来验证这个结论.(实验没有从代码角度分析,目前达不到.可以把mysql当一个黑盒,使用角度来验证这个结论) 验证结论的时候,会有很多发现,各位往后看. 三. 实验环境 vmware10+centos7.4+mysql5.7.22 ,centos7内存4.5G,4核,50G硬盘.mysql配置为2G,特别说明硬盘是

Hive 7.Hive 的内表.外表.分区   1.Hive的内表 Hive 的内表,就是正常创建的表,在 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5208437.html 中已经提到: 2.Hive的外表 创建Hive 的外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment

1.Hive的内表 Hive 的内表,就是正常创建的表,在 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5208437.html 中已经提到: 2.Hive的外表 创建Hive 的外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

hive通过外部表读写elasticsearch数据,和读写hbase数据差不多,差别是需要下载elasticsearch-hadoop-hive-6.6.2.jar,然后使用其中的EsStorageHandler: Connect the massive data storage and deep processing power of Hadoop with the real-time search and analytics of Elasticsearch. The Elasticsea

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 743+) 为何需要扩展属性 XCode不支持多表关联查询,单表查询利于优化以及分表分库,一切Join都可以借助扩展属性实现

表A记录如下:  aID aNum  1 a20050111  2 a20050112  3 a20050113  4 a20050114  5 a20050115  表B记录如下:  bID bName  1 2006032401  2 2006032402  3 2006032403  4 2006032404  8 2006032408  1)left join (左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录  sql语句如下:  select * from A left

   1.hive 的导入导出 1.1 hive的常见数据导入方法 1.1.1 从本地系统中导入数据到hive表 1.创建student表 [ROW FORMAT DELIMITED]关键字,是用来设置创建的表在加载数据的时候,支持的列分隔符.[STORED AS file_format]关键字是用来设置加载数据的数据类型,默认是TEXTFILE,如果文件数据是纯文本,就是使用 [STORED AS TEXTFILE],然后从本地直接拷贝到HDFS上,hive直接可以识别数据. 2本地创建文件

因为你的数据库中的查询就是重点  那么你的django提供的orm也是查询语句最重点 ,也提供的查询方法比较的多,下面我们学习下类似于MYSQL的连表(join)查询 Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系.要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的model 为止. 这个查找不论是一对一,一对多,多对多都按照:正向查找按字段(关联字段),反向查询按表名(小写)来