hive笛卡尔积+排序

最新推荐文章于 2022-04-07 10:42:01 发布

IMdandelion

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分类专栏： hive数据处理文章标签： hive

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在遇到Hive中大表与小表进行笛卡尔积时，由于Hive默认仅使用1个reducer导致效率低下。为解决这个问题，可以采用给join添加join key的方法。具体做法包括扩充小表的join key并复制其条目，同时让大表的join key为随机数，以分散到多个reducer中处理，避免数据倾斜。通过利用产品ID的后n位作为join key，可以实现多reducer并行处理，提高运算速度。

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原始需求
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解决方案：笛卡尔积 + 排序

1）hive本身不支持笛卡尔积，不能使用select T1.*, T2.* from table_1, table_2，可以使用 select T1.*, T2.* from T1 join T2 on 1=1；在Hive的strict模式下不能用这种语法，需要先用set hive.mapred.mode=nonstrict，设置为非strict模式才可以使用；尽量避免笛卡尔积，join的时候不加on条件，或者无效的on条件，Hive只能用1个reducer来完成笛卡尔积；

在这里插入图片描述

2）但是如果左表很大，大表和小表做笛卡尔积时，Hive只能用1个reducer来完成笛卡尔积，速度会非常慢；避免笛卡尔积的方法是，给join添加一个join key。
原理很简单：将小表扩充一列join key，并将小表的条目复制数倍，join key 各不相同；将大表扩充一列join key为随机数。
精髓在于复制几倍，最后就有几个reduce来做，而且大表的数据是前面小表扩张key值范围里面随机出来的，所以复制了几倍n，就相当于这个随机范围就有多大n，那么相应的大表的数据就被随机的分为了n份。并且最后处理所用的reduce数量也是n，不会出现数据倾斜。
这里有产品ID可以利用，使用产品ID的后n位，根据实际情况而定，作为join key，这样就会有多个reducer，也不会出现数据倾斜。
在这里插入图片描述
参考文章：
https://blog.youkuaiyun.com/lirika_777/article/details/89330006
https://www.jianshu.com/p/159842671877
https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8847775.html#_label3