hive mapjoin使用

标签: 并行计算 | 发表时间:2012-06-15 12:37 | 作者:datong838
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出处:http://blog.sina.com.cn/datong838

今天遇到一个hive的问题,如下hive sql:

select f.a,f.b from A t join B f  on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802) 

该语句中B表有30亿行记录,A表只有100行记录,而且B表中数据倾斜特别严重,有一个key上有15亿行记录,在运行过程中特别的慢,而且在reduece的过程中遇有内存不够而报错。


为了解决用户的这个问题,考虑使用mapjoin,mapjoin的原理:

MAPJION会把小表全部读入内存中,在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配,由于在map是进行了join操作,省去了reduce运行的效率也会高很多

这样就不会由于数据倾斜导致某个reduce上落数据太多而失败。于是原来的sql可以通过使用hint的方式指定join时使用mapjoin。

再运行发现执行的效率比以前的写法高了好多。


mapjoin还有一个很大的好处是能够进行不等连接的join操作,如果将不等条件写在where中,那么mapreduce过程中会进行笛卡尔积,运行效率特别低,如果使用mapjoin操作,在map的过程中就完成了不等值的join操作,效率会高很多。

例子:

select A.a ,A.b from A join B where A.a>B.a


简单总结一下,mapjoin的使用场景:

1. 关联操作中有一张表非常小

2.不等值的链接操作
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hive的MapJoin机制

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MapJoin顾名思义,就是在Map阶段进行表之间的连接. 而不需要进入到Reduce阶段才进行连接. 这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输. 即在map 端进行join,其原理是broadcast join,即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作. 通常情况下,要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中进行处理.

hive中与hbase外部表join时内存溢出(hive处理mapjoin的优化器机制)

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与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题:. 最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 默认情况下,Hive会自动将小表加到DistributeCache中,然后在Map扫描大表的时候,去和DistributeCache中的小表做join,这称为Mapjoin. 这里wizad_mdm_main是基于HBase的外部表,而这张表在HDFS上的源路径为 /hivedata/warehouse/wizad.db/wizad_mdm_main,实际这个目录为空,.

hive 优化 tips

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一、     Hive join优化. 也可以显示声明进行map join:特别适用于小表join大表的时候,SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a join b on a.key = b.key. 2.     注意带表分区的join, 如:.

Hive中的join

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select a.* from a join b on a.id = b.id select a.* from a join b on (a.id = b.id and a.department = b.department). 在使用join写查询的时候有一个原则:应该将条目少的表或者子查询放在join操作符的左边.

Hive优化

- - 互联网 - ITeye博客
     使用Hive有一段时间了,目前发现需要进行优化的较多出现在出现join、distinct的情况下,而且一般都是reduce过程较慢.      Reduce过程比较慢的现象又可以分为两类:. 情形一:map已经达到100%,而reduce阶段一直是99%,属于数据倾斜. 情形二:使用了count(distinct)或者group by的操作,现象是reduce有进度但是进度缓慢,31%-32%-34%...一个附带的提示是使用reduce个数很可能是1.

hive调优

- - 互联网 - ITeye博客
一、    控制hive任务中的map数: . 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);.

hive bucket 桶

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对于每一个表(table)或者分区,Hive可以进一步组织成桶. Hive也是针对某一列进行桶的组织. Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 采用桶能够带来一些好处,比如JOIN操作. 对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作. 那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量.

hive优化(2)

- - 开源软件 - ITeye博客
Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具. 使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别,. 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段.

hive优化

- - 开源软件 - ITeye博客
hive.optimize.cp=true:列裁剪. hive.optimize.prunner:分区裁剪. hive.limit.optimize.enable=true:优化LIMIT n语句. hive.limit.optimize.limit.file=10:最大文件数.   1.job的输入数据大小必须小于参数:hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB).