排序存储数据至BUCKETS,这样可以顺序进行join

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

tommyduan_fingerlib 指纹库 栅格小区级别数据tommyduan_mr_grid_cell_result_all 统计 栅格小区级别数据业务:以tommyduan_mr_grid_cell_result_all为主,如果某个栅格(gridid,buildingid,floor)没有小区的话,使用用指纹库的栅格(gridid,buildingid,floor)下的小区;否则,使用tommyduan_mr_grid_cell_result_all的栅格(gridid,buildin

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

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

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_cnt_90day. B表为卖家基本信

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;

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

分库分页.应用里做join 多表join性能很差 参考: 1.https://www.zhihu.com/question/56236190

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite

本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

一.hive的各种join操作 语法结构:join_table:table_reference JOIN table_factor [join_condition]| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_conditionHive 支持等值连接( equality join

1. Hive基础 1. Hive基础 Hive基本概念 引入原因: Hive是什么 Hive数据管理 四种数据模型 Hive内部表和外部表 Hive数据类型 Hive的优化 Map的优化: Reduce 的优化 一个Reduce: 分区裁剪(partition) 笛卡尔积 Map join Union all Multi-insert & multi-group by Automatic merge Multi-Count Distinct Hive优化-- 大小表关联 Hive优化-- 大大

阿里开发手册的描述,禁止多表join: 手册上写着[强制],相信很多同学项目里面的代码都不满足这个要求. 但是关键问题是:不用join,这SQL究竟要怎么写?! 分解关联查询 即对每个要关联的表进行单表查询,然后将结果在应用程序中进行关联.下面的这个查询: SELECT * FROM tag JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id JOIN post ON tag_post.post_id=post.id WHERE tag.tag = 'mysql';

在SQL Server数据库中,查询优化器在处理表连接时,通常会使用一下三种连接方式: 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 合并连接 (Merge Join) Hash连接 (Hash Join) 充分理解这三种表连接工作原理,可以使我们在优化SQL Server连接方面的代码有据可依,为开展优化工作提供一定的思路.接下来我们来认识下这三种连接. 1. 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 该连接方式通常在小数据量并且语句比较简单的场景中使用,也是比较常见的连接方式,比

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_

三张表,需要得到的数据是标红色部分的.sql如下: select a.uid,a.uname,a.upsw,a.urealname,a.utel,a.uremark, b.rid,b.rname,b.rremark,c.deptid,c.deptname,c.deptremark from table1 a,table2 b,table3 c where a.sems_role_rid=b.rid and a.udeptid=c.deptid 或者: select a.uid,a.uname,a

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

mysql(三) 数据表的基本操作操作 创建表,曾删改查,主键,外键,基本数据类型. 1. 创建表 create table 表名( 列名 类型 是否可以为空, 列名 类型 是否可以为空 )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 例如: 类型解释: 是否可以为空: 是否可空,null表示空,非字符串 not null - 不可空 null - 可空 默认值设置 默认值,创建列时可以指定默认值,当插入数据时如果未主动设置,则自动添加默认值 create table t