hive中大表join

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. 例子: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本后,也可以用配置来自动优化 set hive.auto.convert.join=true;

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DistributeCa

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

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

1.insert Insert时,from子句既能够放在select子句后,也能够放在insert子句前,以下两句是等价的 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE eventsSELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites a WHERE

大表Join的数据偏斜 MapReduce编程模型下开发代码需要考虑数据偏斜的问题,Hive代码也是一样.数据偏斜的原因包括以下两点: 1. Map输出key数量极少,导致reduce端退化为单机作业. 2. Map输出key分布不均,少量key对应大量value,导致reduce端单机瓶颈. Hive中我们使用MapJoin解决数据偏斜的问题,即将其中的某个表(全量)分发到所有Map端进行Join,从而避免了reduce.这要求分发的表可以被全量载入内存. 极限情况下,Join两边的表都是大表

大表和小表关联查询可以采用mapjoin优化查询速度.那什么是mapjoin呢?理解MapJoin之前先介绍另一种Join方式,CommonJoin.我们知道Hive编写SQL语句,Hive会将SQL解析成MapReduce任务.对于一个简单的关联查询,CommonJoin任务设计Map阶段和Reduce阶段.Mapper 从连接表中读取数据并将连接的 key 和连接的 value 键值对输出到中间文件中.Hadoop 在所谓的 shuffle 阶段对这些键值对进行排序和合并.Reducer 将

一.hive创建表失败,报错: CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataStoreException: An exception was thrown while adding/validating class(

HIVE外部表 分区表    外部表        创建hive表,经过检查发现TBLS表中,hive表的类型为MANAGED_TABLE. 在真实开发中,很可能在hdfs中已经有了数据,希望通过hive直接使用这些数据作为表内容.        此时可以直接创建出hdfs文件夹,其中放置数据,再在hive中创建表管来管理,这种方式创建出来的表叫做外部表. #创建目录,上传已有文件        hadoop fs -mkdir /data        hadoop fs -put stude