當一個大表和小表進行join操作時,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin還能解決數據傾斜問題,基本原理:在小數據量情況下,會將小表全部加載到執行join操作的程序的內存中,從而加快join的執行速度。 大小表join時,將小表放在前面,會將小表進行緩存 ...
事實上 把小表放在前面做關聯可以提高效率 這種說法是錯誤的。正確的說法應該是 把重復關聯鍵少的表放在join前面可以提高join的效率 。 https: www.cnblogs.com bgh p .html http: blog.sina.com.cn s blog ff a c j n.html ...
2020-07-29 15:05 0 1382 推薦指數:
當一個大表和小表進行join操作時,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin還能解決數據傾斜問題,基本原理:在小數據量情況下,會將小表全部加載到執行join操作的程序的內存中,從而加快join的執行速度。 大小表join時,將小表放在前面,會將小表進行緩存 ...
1、小、大表 join 在小表和大表進行join時,將小表放在前邊,效率會高。hive會將小表進行緩存。 2、mapjoin 使用mapjoin將小表放入內存,在map端和大表逐一匹配。從而省去reduce。 樣例: select /*+MAPJOIN(b ...
在hive中,關聯有4種方式: 內關聯:join on 左外關聯:left join on 右外關聯:right join on 全外關聯:full join on 另外還有一種可實現hive笛卡兒積的效果(hive不支持笛卡兒積): 在on后面接為true的表達式 ...
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Hive優化-大表join大表優化 5、大表join大表優化 如果Hive優化實戰2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超過了1GB大小?這種就是大表join大表的問題。首先引入一個具體的問題場景,然后基於此介紹各自優化方案。 5.1、問題 ...
今天遇到了百億級別的數據量JOIN 十億級別的數據量 發現reduce 40分鍾還沒有出來,進去看單個task 某些task要30min+才能跑完成 ...
(3)雖然設置了左表關聯字段為空不去關聯右表,但是這樣做,左表中未關聯的記錄(字段為空)將會全部聚集在一個red ...
1、在hive中知道一個表的存儲路徑可以通過hive命令 desc formatted table_name 顯示表的詳細信息; 2、然后找到該表的存儲路徑 "Location: " "hdfs://nameservice/user/*" 3、利用hadoop fs -du -s ...