<7> hive group by,order by

Hive SQL高级特性解析
本文深入探讨Hive SQL的高级用法,包括group by、having子句的使用规范,reduce操作的影响,数据倾斜的优化策略,以及order by实现全局排序的机制。通过实例讲解,帮助读者理解如何有效运用这些特性提升查询效率。

group by ...having
1.select 后面非聚合列必须出现在group by 中
2.除了普通的列就是一些聚合操作
3.group by 后面可以跟表达式,比如substr(col)
4.group by 使用了reduce操作,受限于reduce数量,设置reduce参数mapred.reduce.task改变reduce数量(hive-0.13)
set mapreduce.job.reduces (2.1.1修改reduce数量改为这个)

5.输出文件个数于reduce个数相同,文件大小与reduce处理的数据量有关
6.数据倾斜优化参数 hive.groupby.skewindata
7.网络负载问题
select id,count(id) from a5 group by id having >2;
order by
1.后面可以有多列进行排序,默认按字典排序
2.是一个全局排序
3.order by 需要reduce操作,且只有一个reduce,与配置无关
create external table a5(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;
1,tom
2,jack
3,zz
select * from a5 order by id asc,name desc;
hive.mapred.mode=strict(严格模式下order by 必须加limit)

<think>好的,用户想查看Hadoop作业的执行详情和配置参数,特别是关于reducers的配置参数,比如mapreduce.job.reduces和hive.exec.reducers.bytes.per.reducer。首先,我需要回忆Hadoop和Hive中检查作业详情的方法。通常,用户可以通过YARN的Web UI或者使用命令行工具来查看作业的执行情况。此外,Hive和MapReduce的配置参数可以通过作业的配置页面或者日志来获取。 用户提供的Query ID是bigdata_20250424093449_96c4451c-1d8e-4a99-9221-fef27853b8b8,这个ID应该用于定位具体的作业。首先,用户可能需要使用yarn application命令或者通过ResourceManager的Web界面查找该作业。找到对应的Application ID后,就可以进一步查看详细信息。 关于配置参数,mapreduce.job.reduces是MapReduce作业中设置的reducer数量,而hive.exec.reducers.bytes.per.reducer是Hive中每个reducer处理的数据量,这两个参数共同影响实际使用的reducer数目。用户可能需要知道这些参数的具体值,以及它们是如何在作业中被计算的。此外,Hive还有hive.exec.reducers.max参数,用于限制最大reducer数量,这也是需要检查的。 接下来,用户可能需要具体的步骤来获取这些信息。比如,通过MapReduce作业的Tracking URL进入作业详情页面,查看Configuration部分。或者使用Hive的SET命令来查看当前的参数配置。需要注意的是,某些参数可能在运行时被Hive自动调整,因此实际使用的值可能与设置的有所不同。 此外,用户可能还想了解如何调整这些参数以优化作业性能,比如减少数据倾斜或者调整任务数量。这时候需要解释每个参数的作用和调整方法。例如,如果数据量很大,增加hive.exec.reducers.bytes.per.reducer可以减少reducer数量,反之则增加。 最后,生成的相关问题应该围绕Hadoop作业监控、参数优化、Hive与MapReduce参数的关系,以及日志分析等方面。确保问题能够帮助用户深入理解作业配置和性能调优。</think>### Hadoop作业执行详情与配置参数查看方法 #### 一、查看作业执行详情 1. **通过YARN Web UI** - 访问ResourceManager Web界面(默认端口8088) - 搜索Query ID或Application ID - 在作业详情页查看: - 任务进度与时间轴 - 资源消耗(CPU/内存) - 失败任务日志[^1] 2. **命令行工具** ```bash yarn logs -applicationId <application_id> yarn application -status <application_id> ``` 3. **MapReduce历史服务器** - 访问历史服务器Web界面(默认端口19888) - 查看已完成的作业详情,包括: - Map/Reduce任务数量 - 输入输出记录数 - 计数器信息(如数据倾斜指标) --- #### 二、获取Reducer配置参数 1. **查看运行时参数** 在作业配置页面(Tracking URL -> Configuration)中搜索: ```xml <!-- Reducer数量 --> <property> <name>mapreduce.job.reduces</name> <value>3</value> <!-- 实际使用的Reducer数量 --> </property> <!-- Hive动态计算参数 --> <property> <name>hive.exec.reducers.bytes.per.reducer</name> <value>67108864</value> <!-- 默认64MB/Reducer --> </property> <property> <name>hive.exec.reducers.max</name> <value>1009</value> <!-- Reducer数量上限 --> </property> ``` 2. **Hive客户端验证参数** ```sql SET mapreduce.job.reduces; -- 显示实际生效值 SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer; ``` --- #### 三、Reducer数量计算逻辑 Hive实际使用的Reducer数量由以下公式动态计算: $$ \text{Reducer数量} = \min \left( \text{hive.exec.reducers.max}, \frac{\text{总输入数据量}}{\text{hive.exec.reducers.bytes.per.reducer}} \right) $$ 当同时存在以下情况时,`mapreduce.job.reduces`会被覆盖: 1. 未显式设置`set mapreduce.job.reduces=N` 2. 作业包含`GROUP BY`或`JOIN`操作 ---
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