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

回到目录 对于SQL左外连接我想没什么可说的,left join将左表数据都获出来,右表数据如果在左表中不存在,结果为NULL,而对于LINQ来说,要实现left join的效果,也是可以的,在进行join时直接into到集合变量就可以了,但在赋值时,如果只需要集合的一条记录,那在写法上又会有两种,而这两种写法所产生的性能是相关千里的,下面来看一下. 首先是SQL的左外连接 SELECT [t6].[CourseID] , [t6].[UserID] , [t6].[CourseName] ,

Table: Person +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | PersonId | int | | FirstName | varchar | | LastName | varchar | +-------------+---------+ PersonId is the primary key column for this table. Table: Address +--

SQL INNER JOIN关键字表示在表中存在至少一个匹配时,INNER JOIN 关键字返回行. 1.连接两个数据表的用法: FROM Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort 语法格式可以概括为: FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 2.连接三个数据表的用法: FROM (Member INNER JOIN MemberSort ON Member

1.连接两个数据表的用法: FROM Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort 语法格式可以概括为: FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 2.连接三个数据表的用法: FROM (Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort) INNER JOIN Membe

用两个表(a_table.b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接.外连接( 左(外)连接.右(外)连接.全(外)连接). MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL) 数据库表:a_table.b_table 主题:内连接.左连接(左外连接).右连接(右外连接).全连接(全外连接) 前提建表语句:CREATE TABLE `a_table` ( `a_id`

1.命令功能 join对每一对具相同内容的输入行,合并为一行输出.默认情况是把输入的第一个字段作为连接字段,字段间用空格隔开. 2.语法格式 join  option  file1  file2 join  选项   文件1  文件2 参数说明 参数 参数说明 -a 文件号 输出文件中不匹配的行,文件号可选值1或2,1代表文件1,2代表文件2 -i 比较字段忽略大小写 -1 字段 以第1个文件的指定字段为基础进程合并 -2 字段 以第2个文件的指定字段为基础进程合并 3.使用范例 范例1 合并文

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

在前面的博文中,我们已经学会了如果在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据. 本章节我们将向大家介绍如何使用 MySQL 的 JOIN 在两个或多个表中查询数据. 你可以在SELECT, UPDATE 和 DELETE 语句中使用 Mysql 的 JOIN 来联合多表查询. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):获取两个表中字段匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):获取左表所有记录,即使右表没有对应

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 3-16  过滤中使用位操作 问题 你想在查询的过滤条件中使用位操作. 解决方案 假设你有一个实体类型,它有一个你想用来做位标识的整型属性.你将使用这个属性中的bit位来表示实体中特殊属性存在与否(译注:作者想表达的是,bit中位为0或1时,实体的类型就会不一样).例如,假设你有一个表示当地画廊的赞助者(patrons)实体,一些赞助者直接捐款(contribute money),一些在画廊

TSQL中的join语句共有五种类型,left join,right join,inner join,full join,cross join 为了描述方便,解释一个名词"保留表",在进行连接查询时,保留表中的数据行全部显示出来. 首先创建测试使用的代码 create table dbo.ta ( a int, b int ) create table dbo.tb ( ca int, cb int ) go insert into dbo.ta ,),(,) insert into

前言    不管是博客园还是CSDN,看到很多朋友对数据库的理解.认识还是没有突破一个瓶颈 ,而这个瓶颈往往只是一层窗纸,越过了你将看到一个新世界.    04.05年做项目的时候,用SQL Server 2000,核心表(大部分使用频繁的关键功能每 次都要用到)达到了800万数据量,很早以前查过一些相关表,有的达到了3000多万,磁 盘使用的光纤盘,100G空间,每周必须备份转移数据,否则100G空间一周会满掉,这个 系统几年来,目前仍然保持非常良好的性能.还听说过朋友的SQL Server

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 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 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 INNER JOIN 语法: INNER JOIN 连接两个数据表的用法: SELECT * FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 INNER JOIN 连接三个数据表的用法: SELECT * FROM (表1 INNER J

 在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现.在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现.不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作. 一.Map-Join:在Reduce端完成的join操作  假设存在用户数据文件users.txt和用户登录日志数据文件login_logs.txt,数据内容分别如下所示:  用户数据文件user.tx

感觉工作之后一直在用框架,数据库的一些基本的东西都忘记了,这次借着这个系列的博客回顾一下旧知识,学一点新知识. 今天就先从join和union开始. join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集, union是产生的两个记录集并在一起,成为一个新的记录集 . join 可以通过下面这张图来了解join命令 union 要求:两次查询的列数必须一致 推荐:列的类型可以不一样,但推荐查询的每一列,想对应的类型以一样 可以来自多张表的数据:多次sql语句取出的列名可以不一致,此时以第

学习自 http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6699740 1. Map Join 的使用场景: 关联操作中有一张表非常小 不等值的链接操作 2. 语法: 使用 hint 的方式指定join时使用mapjoin. select /*+ mapjoin(c)*/ -- hint c.tag,b.yemaozi_pre from (select row_number() over(partition by 1 order by yemaozi_p

JOIN和UNION区别 join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集,union是产生的两个记录集(字段要一样的)并在一起,成为一个新的记录集 .JOIN用于按照ON条件联接两个表,主要有四种: INNER JOIN:内部联接两个表中的记录,仅当至少有一个

在大数据处理场景中,多表Join是非常常见的一类运算.为了便于求解,通常会将多表join问题转为多个两表连接问题.两表Join的实现算法非常多,一般我们会根据两表的数据特点选取不同的join算法,其中,最常用的两个算法是map-side join和reduce-side join.本文将介绍如何在apache spark中实现这两种算法.(1)Map-side JoinMap-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中.该算法可以将j

一.背景 虽然目前处理器核心数已经发展到很大数目,但是按任务并发处理并不能完全充分的利用处理器资源,因为一般的应用程序没有那么多的并发处理任务.基于这种现状,考虑把一个任务拆分成多个单元,每个单元分别得到执行,最后合并每个单元的结果. Fork/Join框架是JAVA7提供的一个用于并行执行任务的框架,是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 二.工作窃取算法 指的是某个线程从其他队列里窃取任务来执行.使用的场景是一个大任务拆分成多个小任务,为了减少线程间