Hive将a表的数据复制到b表里面有几种方法?

最新推荐文章于 2024-12-12 22:12:57 发布

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3 篇文章

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本文介绍了两种实用的SQL表创建方法：通过Createtablesasselect语句按选择类型复制表，以及使用Createtableslike结合insertintoselect语句创建与源表结构相同的表。这些技巧有助于提高数据库操作效率。

Create tables as select 语句

（as可选择类型进行复制）

Create tables like +insert into select 语句

（使用like创建的表,目标表和源表的结构一样）

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Hive 表中数据的增删查改操作深度剖析与实战应用

xjiet的博客

11-18

1530

通过本文对 Hive 表中数据的增删查改操作的全面且深入的介绍，我们详细了解了每一种操作的具体语法、适用场景、注意事项以及丰富的代码示例和对比分析。在实际的大数据处理与分析工作中，根据不同的业务需求和数据情况，灵活且准确地运用这些操作方法是至关重要的。同时，要始终牢记数据的重要性，在执行如删除、更新等可能影响数据完整性的操作时，务必谨慎小心，提前做好备份和验证工作，避免因误操作带来的数据丢失、数据不一致等严重问题。

Flume采集数据到Hive&Hbase

m0_73623240的博客

11-11

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Flum采集数据到Hive&Hbase

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将A表中某个字段的值赋给B表某个字段

【圆圆的世界】_优快云专栏

07-24

8758

update A set A.KZXM = (select B.xm from B where A.ID=B.ID and rownum

hive的这些事（一）——hive数据迁移

数据一哥，公众号：数据社

06-05

7018

比如需要把生产的hive集群数据迁移到另一个集群，hive提供了2个命令工具，可以实现表的批量迁移。 [export/import] 设置默认需要导出的hive数据库在hive目录/etc/alternatives/hive-conf下添加.hiverc vi ~/.hiverc use test; 创建数据临时目录 hdfs dfs -mkdir /tmp/test ...

HIVE数据迁移3

wangkuangood3200的专栏

09-15

296

集群A上HIVE表数据需同步到集群B上，由于每张表做了日分区，传输部分日期数据，通过手工方式一一筛选比较复杂，编写脚本实现。 #！/bin/sh hdfs_src="hdfs://源集群NN地址:8020" hdfs_dst="hdfs://目标集群NN地址:8020" hadoop_cmd="hadoop distcp -update -bandwidth 50" declare -...

Hive从一张表插入另一张表

书生的日常

05-13

1万+

Hive由于存在分区，所以当其需要从一张表迁移到另一张表的数据时，SQL要考虑分区问题。如果仅仅从一个日期写入另一个日期，可以直接执行以下HQL命令 insert overwrite table table_name1 PARTITION (statis_date='${statisdate}') select gds_cd1,gds_cd2,co_appear from table_name2 where statis_date='${statisdate}'; 然而，很多时候我们选取的日期往往并不

Hive将查询结果保存到另一张表中

vincent_duan的专栏

11-14

9883

例如使用查询语句select province,count(1) from track_info where day='2013-07-21' group by province ;查询出的结果如下：我们想要将这个结果自动存储到另一张表中。创建一张表： create table track_info_province_stat ( province string, cnt bigint ) ...

Hive——HQL数据定义语言

m0_66925868的博客

12-12

1838

MySQL => 核心 => SQL语句：DDL ：数据定义语言，建库、建表DML ：数据操纵语言，增、删、改DQL ：数据查询语言，查DCL ：数据控制语言，用户与权限控制 => rootHive中的数据类型指的是Hive表中的列字段类型。原生数据类型（primitive data type）和==复杂数据类型数值类型、时间类型、字符串类型、杂项数据类型；array数组、map映射、struct结构、union联合体。关于Hive的数据类型，需要注意：英文字母大小写不敏感；。

【hive】数据倾斜-大表小表join优化mapjoin

热门推荐

littlemichelle

04-28

1万+

优化的三种方式 1、小表 join 大表在小表和大表进行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。样例： SELECT /*+MAPJOIN(b)*/ --将小表放入内存 a.a1, a.a2, b.b2 FROM tablea a --大表 JOIN tableb b --小表 ON a.a1 = b.b1 这里会有个问题，大表left join

hive数据仓库

qq_44676946的博客

03-15

3568

数据仓库-Hive 数据仓库 1.1. 基本概念英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为：面向分析的存储系统。 1.2. 主要特征数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integ

集群间hive数据表的迁移

Shyllin的博客

03-19

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集群间hive数据表的迁移

hive数据导入导出

eyexin2018的博客

05-06

3579

---------------数据导入导出------------------------------ 创建表： CREATE TABLE IF NOT EXISTS userses( name string, sex string ) row format delimited fields terminated by'\t'; CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_tmp( name string, sex string ) partitioned by(age int) ro

Hive小题

weixin_45770700的博客

08-21

5660

一、选择题 Hive 的元数据存储在 derby 和 MySQL 中有什么区别( B ) A. 没区别 B. 多会话 C. 支持网络环境 D. 数据库的区别 Hive创建表时可以指定( C ) A. 字段于字段之间的格式 B. 行于行的格式 C. 文件的过期时间 D. 存储文件路径 Hive有四个驱动器，下面那个不是( C ) A. 解释器 B. 编译器 C. 策略器 D. 优化器 Hive执行外部的脚本参数是( B ) A. hive –e B. hive –f C. hive –sql

hive对表的增删改查

qq_45048256的博客

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hive数据库分区表数据迁移到另一个分区/数据复制

weixin_49114503的博客

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hive中复制（备份）一张表的两种方式

m0_38109926的博客

03-23

8410

hive中复制（备份）一张表的两种方式第一种种方式虽然可以复制表字段、表数据，但是表属性会发生改变 create table if not exists a_tableNMm as select * from b_tabNm 第二种建表语句会完全相同，再加载数据。 create table if not exists a like b insert into a select * from b ...

hive的inseet导出

m0_63117386的博客

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将a表的数据导出到b表中 insert into b select * from a; 将表数据导出到文件夹中 -- 将查询的结果保存在文件夹中 insert overwrite local directory '/data/output' select * from tb_orders; 导出的数据默认使用隐藏分隔符 , 可以自己指定数据属性的分隔符 insert overwrite local directory '/data/output2' row format delimit

hive 将一个分区表数据全部插入另外一个分区表

阿正的博客

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假如现在hive有个分区表A，分区字段为dt 需求是：需要将A表中的数据全部插入到分区表B中具体步骤如下： 1.create Blike A； 2.插入数据 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; insert overwrite table B PAR...

把A表的数据复制到B表事务处理

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04-09

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CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc_xop_test(v_supplier_id in number,updatesupplier_id in number) as V_SQL VARCHAR2(4000); V_ERRCODE NUMBER(20); V_ERRMSG VARCHAR2(200); v_GOODS_ID varcha

hive数据倾斜大小表jion怎么解决

最新发布

07-08

<think>我们正在解决Hive中数据倾斜导致的大表与小表Join性能问题。根据引用内容，我们可以总结出以下解决方案： 1. **Map Join（小表足够小）**：当小表的大小不超过一定阈值（默认25MB）时，可以开启Map Join，将小表广播到所有Map任务的内存中，从而避免Reduce阶段，也就避免了数据倾斜。 - 设置参数：`set hive.auto.convert.join=true;` 和 `set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;`（可根据实际情况调整小表大小阈值） 2. **大表打散小表扩容（小表较大但不超过100MB）**：如果小表超过了默认的Map Join阈值，但大小不超过100MB，可以强制执行Map Join（引用[3]）。 - 使用提示：在查询中添加`/*+ MAPJOIN(small_table) */`，例如：`select /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value, b.value from big_table a join small_table b on a.key = b.key` 3. **大表打散小表扩容（小表较大，超过Map Join阈值）**：引用[1]中提到，如果小表比较大，可以采用“大表打散小表扩容”的方法。具体做法是将小表复制多份，并将大表的数据按照某个字段打散（例如，给大表的每条记录加上一个随机前缀），然后将小表也进行相应的扩容（例如，将小表的每条记录复制多份，每份对应一个随机前缀），这样可以将原本可能倾斜的key分散到不同的reduce任务中。 - 具体步骤（以引用[1]中的例子为例）： - 假设大表A，小表B，关联字段为key。 - 给大表A的每条记录添加一个随机前缀（0到n-1，n为扩容倍数，比如10），这样key变成`concat(rand() % n, key)`。 - 将小表B扩容n倍，即每条记录复制n份，并为每条记录添加一个固定的前缀（0到n-1），这样key变成`concat(i, key)`（i从0到n-1）。 - 然后进行关联：`A_mod.key = B_mod.key`，这样原本同一个key的数据会被分散到不同的reduce中。 4. **过滤倾斜key**：如果大表中存在少数几个key的数据量特别大，可以考虑先过滤掉这些倾斜的key，单独处理，然后再合并结果（引用[2]中提到的方法）。 5. **Skew Join**：Hive提供了Skew Join优化（引用[2]），通过设置参数`hive.optimize.skewjoin=true`和`hive.skewjoin.key`（默认100000）来启用。当某个key的记录数超过设定的阈值时，Hive会将该key的数据随机分发到多个Reduce任务中，从而避免单个Reduce任务处理过多数据。 6. **减少关联字段的数据量**：引用[2]中提到，如果大表关联大表，但实际只需要关联部分数据（比如只需要当天有行为的用户），可以先对其中一个表进行去重，然后再关联，从而减少关联的数据量。针对大表与小表Join，最常用的是Map Join（当小表较小时）和打散扩容（当小表较大时）。下面我们详细说明这两种方法： ### 解决方案1：Map Join（小表足够小）如果小表的大小在Hive配置的Map Join阈值内（默认25MB），则直接开启Map Join。 ```sql -- 设置参数 set hive.auto.convert.join=true; -- 开启自动Map Join转换 set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; -- 设置小表大小阈值（25MB） -- 执行查询 select /*+ MAPJOIN(small_table) */ big_table.id, big_table.data, small_table.info from big_table join small_table on big_table.key = small_table.key; ``` ### 解决方案2：大表打散小表扩容（小表较大）当小表超过Map Join阈值，但又不是特别大（比如几百MB）时，我们可以使用打散扩容的方法。假设我们设定一个扩容倍数n（例如10）： 1. 将大表打散：为每个key添加一个随机前缀（0到n-1） 2. 将小表扩容：复制n份，并为每份的key添加固定的前缀（0到n-1） ```sql -- 设置参数（可选，根据情况调整） set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000; -- 控制每个reducer处理的数据量 -- 打散大表，添加随机前缀 create temporary view big_table_mod as select concat(cast(floor(rand() * 10) as string), '_', key) as mod_key, -- 添加0-9的随机前缀 id, data from big_table; -- 小表扩容10倍，添加固定前缀 create temporary view small_table_mod as select concat(cast(num as string), '_', key) as mod_key, key, info from small_table lateral view explode(array(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)) nums as num; -- 复制10份，每份添加固定前缀 -- 关联打散后的大表和小表 select split(b.mod_key, '_')[1] as key, -- 去掉前缀，恢复原始key b.id, b.data, s.info from big_table_mod b join small_table_mod s on b.mod_key = s.mod_key; ``` 注意：这种方法会增加小表的数据量（n倍），所以n不能太大，否则小表会变得过大。同时，大表的数据量不变，但增加了随机前缀，使得数据被分散到不同的reduce中。 ### 解决方案3：Skew Join（针对大表中有倾斜key）如果大表中存在倾斜的key（即某些key的数据量特别大），可以尝试使用Hive的Skew Join。 ```sql -- 设置参数 set hive.optimize.skewjoin=true; -- 开启Skew Join set hive.skewjoin.key=100000; -- 设置倾斜key的阈值（超过10万条记录） -- 执行查询 select a.key, a.value, b.value from big_table a join small_table b on a.key = b.key; ``` ### 总结 - 小表很小：直接用Map Join。 - 小表较大（超过Map Join阈值但可接受广播）：强制Map Join（引用[3]）。 - 小表较大且无法广播：使用大表打散小表扩容。 - 大表中有倾斜key：使用Skew Join。请根据实际数据情况选择合适的方法。 §§相关问题§§ 1. Hive中Map Join的原理是什么？适用于什么场景？ 2. 如何判断Hive查询是否发生了数据倾斜？ 3. 除了大表与小表Join，还有哪些情况会导致Hive数据倾斜？ 4. 如何设置Hive的Map Join小表大小阈值？</think>### Hive 数据倾斜问题解决方案（大表与小表 Join）针对大表与小表 Join 时的数据倾斜问题，以下是经过验证的解决方案： #### 1. **开启 MapJoin（最优方案）** 当小表符合尺寸要求时，**MapJoin 是最有效的解决方案**，它完全避免 Reduce 阶段从而规避数据倾斜： ```sql -- 启用自动 MapJoin 转换 SET hive.auto.convert.join = true; -- 调整小表尺寸阈值（默认 25MB） SET hive.mapjoin.smalltable.filesize = 100000000; -- 提升至 100MB -- 执行 Join（自动触发 MapJoin） SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ big_table.id, small_table.info FROM big_table JOIN small_table ON big_table.key = small_table.key; ``` **原理**：将小表加载到所有 Map 任务内存中，直接完成 Join 操作[^1][^3]。 #### 2. **手动 MapJoin（强制广播）** 当小表略超阈值但内存允许时，强制广播： ```sql SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ ... FROM big_table JOIN small_table ON ...; ``` 需确保小表不超过 **100MB**（超出可能导致 OOM）[^3]。 #### 3. **大表打散 + 小表扩容** 当小表过大无法广播时（如 100MB-1GB），采用分布式扩容方案： ```sql -- 步骤1：大表添加随机前缀（0-99） SELECT key, CONCAT(CAST(FLOOR(RAND() * 100) AS STRING), '_', key) AS rand_key, value FROM big_table; -- 步骤2：小表扩容 100 倍 SELECT CONCAT(num, '_', key) AS rand_key, value FROM small_table LATERAL VIEW EXPLODE(SPLIT(SPACE(99), ' ')) nums AS num; -- 生成 100 行 -- 步骤3：关联处理后的表 SELECT SPLIT(t1.rand_key, '_')[1] AS original_key, t1.value, t2.value FROM modified_big_table t1 JOIN expanded_small_table t2 ON t1.rand_key = t2.rand_key; ``` **优势**：将倾斜 Key 分散到多个 Reduce 处理[^1][^2]。 #### 4. **倾斜 Key 单独处理** 针对已知的倾斜 Key（如 NULL 或特定值）： ```sql -- 处理倾斜 Key SELECT * FROM big_table WHERE key IS NULL -- 倾斜部分 UNION ALL SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ -- 正常部分 big_table.* FROM big_table JOIN small_table ON big_table.key = small_table.key WHERE big_table.key IS NOT NULL; ``` #### 5. **启用 Skew Join 优化** 通用倾斜处理（需 Hive 0.10+）： ```sql SET hive.optimize.skewjoin = true; SET hive.skewjoin.key = 100000; -- Key 超过 10W 条视为倾斜 SELECT ... FROM big_table JOIN small_table ON ...; ``` 倾斜 Key 会自动拆分到多个 Reduce[^2]。 --- ### **方案选择建议** | 场景 | 推荐方案 | 注意事项 | |------|----------|----------| | 小表 < 100MB | MapJoin | 最优解，避免 Reduce | | 小表 100MB~1GB | 大表打散 + 小表扩容 | 需计算扩容倍数 | | 存在热点 Key | 倾斜 Key 单独处理 | 需提前识别倾斜 Key | | 未知倾斜模式 | Skew Join | 通用但效率低于 MapJoin | > **关键参数调优**： > - `hive.mapjoin.smalltable.filesize`：根据集群内存调整 > - `hive.exec.reducers.bytes.per.reducer`：控制 Reduce 数据量（默认 1GB） > - `hive.optimize.skewjoin.key`：根据数据分布调整阈值通过组合这些策略，可有效解决 90% 以上的大表-小表 Join 倾斜问题[^1][^2][^3]。