Hive-保证数据有序

可以强制开启排序

set hive.enforce.sorting=true;


或者使用其他sql的实现

使用其他sql的实现

set mapreduce.job.reduces=4;


创建表
 

create table if not exists buc3(
sno int,
sname string,
sex string,
sage int,
sdept string
)
clustered by (sno) sorted by (sage desc) into 4 buckets
row format delimited
fields terminated by ','
stored as textfile
;


加载数据
 

insert overwrite table buc3
select * from t_stu
distribute by (sno) sort by  (sage desc)
;
select * from buc3;

****************************************

要保证有序,reduce数量必须和分桶数量一致
可以使用

set hive.enforce.sorting=true;
insert overwrite table buc2
select * from t_stu
cluster by (sno)
;


这种实现也保证数据是有序的

### Hive大数据量查询优化方法最佳实践 #### 一、查询级别的优化策略 对于大规模数据集,在Hive中的查询效率至关重要。应避免使用低效的操作符,比如相关子查询、笛卡尔积以及`IN`操作,这些都会显著降低执行速度并增加计算复杂度[^1]。 为了提高性能,推荐采用如下措施: - **减少扫描范围**:通过分区裁剪(partition pruning)和列裁剪(column pruning),只读取必要的文件片段与字段; - **谓词下推(Predicate Pushdown)**:尽可能早地过滤掉不符合条件的数据行,减轻后续阶段的工作负担; - **调整Join顺序**:合理安排连接表之间的先后次序,优先处理较小规模的表格以加快匹配进度; - **替代高成本运算**:利用外键索引或其他高效方式取代昂贵的相关查询逻辑。 ```sql -- 使用LEFT SEMI JOIN代替EXISTS/IN子查询来提升效率 SELECT t1.* FROM table1 AS t1 LEFT SEMI JOIN (SELECT DISTINCT col FROM table2 WHERE condition) AS subq ON t1.key = subq.col; ``` #### 二、表结构层面的改进方向 针对存储于Hive内的大型关系型数据库对象——即所谓的“表”,可以从以下几个方面着手改善其访问特性: - **压缩编码**:选用合适的压缩算法(如Snappy, Gzip),既可节省磁盘空间又能加速IO传输速率; - **桶化(Bucketing)** 和 **排序(Sorting)** :依据某些关键属性对记录实施分组整理,并按特定序列排列,有助于加速基于该维度上的聚合分析任务; - **ORC/Parquet格式转换**:相较于传统的TextFile形式而言,这两种新型列式布局能够更好地支持向量化处理机制,进而增强整体吞吐能力。 #### 三、集群资源配置方面的考量因素 除了上述单个作业内部的技术手段之外,还应当关注整个分布式环境下的调度管理情况: - **动态扩展Reducer数量**:根据实际输入大小自动调节下游算子实例数目,防止因过度集中而导致瓶颈现象发生; - **启用Combiner功能**:允许Mapper端提前汇总中间结果,削减网络间传递的信息总量; - **调优内存参数**:适当增大JVM堆栈尺寸及其他关联阈值,确保各节点拥有足够的临时工作区用于暂存临时变量。 #### 四、特殊场景下的针对性解决方案 面对诸如GROUP BY引起的倾斜问题时,则可以通过激活专门设计的功能开关来进行缓解: 一旦设置了`hive.groupby.skewindata=true`这一项之后,系统将会自动生成两轮MapReduce流程。首轮过程中,来自不同源处相同key值会被随机散落到多个reducer里分别累加求和;而到了第二步则重新按照原始规则划分批次继续累积直至得出全局统计数值。如此这般便能有效规避单一reduce承担过多压力的风险,实现较为理想的负载平衡效果[^3]。 ```sql SET hive.groupby.skewindata=true; SELECT key, SUM(value) FROM ( SELECT * FROM skewed_table DISTRIBUTE BY RAND() % N -- 随机打乱分配因子N可根据实际情况设定 SORT BY key ASC -- 排序保证局部有序性利于下一步骤 ) tmp GROUP BY key; ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值