hive中实现差集等操作

标签: hive 差集 | 发表时间:2014-01-11 04:39 | 作者:zhaoguoxian12345
出处:http://blog.csdn.net

一般我们在使用hive进行处理两个数据集的使用经常会遇到处理两个数据集的求差集的问题

经过测试提供几个解决方案:

test1

a       1
b       2
c       1

test_2

a       22
c       55

1) 这里我们就要介绍一个hive的 关键字(left semi join)他解决的问题是:IN/EXISTS

例子1:

      	select test_1.id, test_1.num from test_1 left semi join test_2 on (test_1.id = test_2.id);
             结果:

a       1
c       1

         2) left outer join 解决 A差B的问题:

例子2::

          select test_1.id, test_1.num from test_1 left outer join test_2 on (test_2.id = test_2.id) where test_2.num is null;
  结果:

b       2

作者:zhaoguoxian12345 发表于2014-1-10 20:39:09 原文链接
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一般我们在使用hive进行处理两个数据集的使用经常会遇到处理两个数据集的求差集的问题. 经过测试提供几个解决方案:. 1) 这里我们就要介绍一个hive的 关键字(left semi join)他解决的问题是:IN/EXISTS.              结果:.          2) left outer join 解决 A差B的问题:.

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 优化 tips

- - CSDN博客推荐文章
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

- - CSDN博客云计算推荐文章
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(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).

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 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 mapjoin使用

- - 淘剑笑的博客
今天遇到一个hive的问题,如下hive sql:. 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:.

hive优化

- - 互联网 - ITeye博客
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. 2:尽量原子化操作,尽量避免一个SQL包含复杂逻辑. 可以使用中间表来完成复杂的逻辑. 3:单个SQL所起的JOB个数尽量控制在5个以下. 4:慎重使用mapjoin,一般行数小于2000行,大小小于1M(扩容后可以适当放大)的表才能使用,小表要注意放在join的左边(目前TCL里面很多都小表放在join的右边).