黑猴子的家：Hive 表的优化之笛卡尔积

最新推荐文章于 2024-10-18 21:11:03 发布
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分类专栏： Hive
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28652401/article/details/83509436
本文探讨了在Hive中避免笛卡尔积的重要性，详细解释了如何通过有效的join条件来减少计算资源的浪费，特别是在使用reducer进行数据处理时。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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只能使用1个reducer来完成笛卡尔积

大数据开发之Hive案例篇10-大表笛卡尔积优化
只是甲的博客
06-07 1893
我们需要求每一个start_date的累积数量，那么此时我们可以先求每天的，然后求每天累积的，再求当天每一个start_date累积的，加上前一日的累积的，就是最终我们需要的数据。就算数据量提升数倍，因为 join的条件由一个 data_source 变为了两个 data_souce 、dt，大大减少了笛卡尔积的数据量，整个代码的计算量也减少了许多。同样的逻辑，表连接的方式居然就可以了，而分析函数却不行，估计一个是写内存，一个是写磁盘把。将数据倾斜严重的数据，单独拿出来执行。最终的运行时间在5分钟左右。
解决：hive用hiveserver2连接jdbc出现问题 Error: Could not open client transport with JDBC Uri:jdbc:hive2://
Andy86666的博客
11-25 1万+
解决：hive用hiveserver2连接jdbc出现问题 Error: Could not open client transport with JDBC Uri:jdbc:hive2://hadoop1:10000 在用jdbc连接hive的时候，出现下面的错误 Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://hadoop1:10000: Failed to open new session: java.lang.Ru
hive 中笛卡尔积的优化 (大表/小表)
雾岛与鲸的博客
09-07 3784
目录笛卡尔积处理测试案例 笛卡尔积处理 当Hive设定为严格模式（hive.mapred.mode = strict）时，不允许在HQL语句中出现笛卡尔积，这实际说明了Hive 对笛卡尔积支持较弱。因为找不到 join key, Hive只能使用一个reducer 来完成笛卡尔积。 当然也可以使用 limit 的办法来减少某个表参与 join 的数据量，但对于需要笛卡尔积语义的需求来说，经常是一个大表和一个小表的join操作，结果仍然很大，以至于无法用单机处理，这时Map Join才是最好的解决办法。Map
hive 调优【笛卡尔积】
limo
05-16 970
触发笛卡尔积的条件 join时，没有on条件或者on无效 触发笛卡尔积的后果 hive只会有一个reduce任务，当数据量过大时会导致内存不足 如果必须使用笛卡尔积时可以使用MapJoin, 关联在Map端完成 只有一个reduce任务的常见情况 1、存在笛卡尔积 2、用了order by ...
【图文详细 】Hive 优化策略 之 怎样做笛卡尔积
谦卑t
12-03 3573
真正让你明白Hive调优系列3：笛卡尔乘积,小表join大表，Mapjoin等问题
涤生大数据
07-04 9629
0.Hive中的优化分类 真正想要掌握Hive的优化，要熟悉相关的MapReduce，Yarn，hdfs底层源码，明晰Hive的底层执行流程。真正让你明白Hive调优系列，会征对下面分类逐一介绍。 大类1：参数优化 文件输入前看是否需要map前合并小文件 控制map个数，根据实际需求确认每个map的数据处理量，split的参数等 Map输出是否需要启动压缩，减少网络传输，OOM处理等 控制redcue个数，控制每个reduce的吞吐量，OOM处理等 是否将common-join转换成...
hive笛卡尔积优化、join或left join 无on条件优化
lquarius的博客
10-14 4092
正常业务中我们是不希望看见笛卡尔积的，因为它会造成数据膨胀，数据成倍增长，极有可能使得计算崩溃。但是有时因为业务需要，我们又不可避免笛卡尔积，那我们该如何做呢？接下来我们来看一种场景。 业务背景 imeis_table表中只有imei字段 数据量40亿条左右 dim_table表一张维表，数据量800+条 目的是的imeis_table表与dim_table表做笛卡尔积，结果就是40亿*800+条，显然数据量是非常大 常规写法(pyhton脚本) import os CMD = ...
Hive的安装与配置——第1关：Hive的安装与配置
大家一起入坑
10-20 1万+
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ysxGddek-1666195111052)(D:\文件\大三上\大数据库\educoder_Hive的安装.png)]版本就说明安装成功，但是可以看到其中有一些警告信息，是由于包的冲突引起的。补充完代码后，点击测评，平台会对你编写的代码进行测试，当你的结果与预期输出一致时，即为通过。**注意：**通过本关后，请继续完成第二关，第二关是在。注意：安装过程中会提示设置密码什么的，不要忘了设置。到该目录下，并将解压的文件重命名为。
Hive优化:Hive的执行计划、分桶、MapJoin、数据倾斜
最新发布
m0_70882914的博客
10-18 1463
Hive优化:Hive的执行计划、分桶、MapJoin、数据倾斜
Hive优化
liyang_007的博客
12-19 1537
发
大数据开发之Hive案例篇7- 笛卡尔积优化一例
只是甲的博客
05-25 967
这种非等值连接，不能写在on子句，只能写在where子句后面，那么此时的问题就是连个表的关联变成笛卡尔积了，产生的数据量太大了，而且笛卡尔积是全局的，所以只有一个reduce，执行进程上看，reduce进度一直卡在99%不动。那么此时我们需要的是人工的给两个表一个join条件，避免只有一个reduce操作。顺便指定一下reduce的个数，以免hive自动判断的reduce数发生错误。今天遇到一个问题，一个大表join 一个拉链表，获取对应的数据。优化后，执行时间由之前的18分钟，优化到4分钟左右。
HIVE Sql 笛卡尔积关联导致查询过慢问题优化
大数据开发实践者
06-25 3334
大数据开发过程中可能会遇到关键词或敏感词匹配这种场景，具体来说会有两张表： a表：包含content字段，数据量在百万级 b表：包含word字段，数据量为数万条，都是要匹配的敏感词 目标需求是把含有敏感词content都匹配出来，查询sql： select a.content, b.word from a left join b on 1=1 where instr(a.content, b.word) > 0 这种笛卡尔积的查询方式会关联出数百亿条数据，并且通过运行日志发现只有1个map
hive中的笛卡尔积
热门推荐
yisun123456的博客
08-27 2万+
Hive本身是不支持笛卡尔积的，不能用select T1.*, T2.* from table_1, table_2这种语法。但有时候确实需要用到笛卡尔积的时候，可以用下面的语法来实现同样的效果： select T1.*, T2.* from (select * from table1) T1 join (select * from table2) T2 on 1=1; 其中on 1...
Hive笛卡尔积
song_quan_的博客
12-01 2245
1）笛卡尔集会在下面条件下产生 （1）省略连接条件 （2）连接条件无效 （3）所有表中的所有行互相连接 2）案例实操 hive (default)> select empno, dname from emp, dept; 4 排序 4.1 全局排序（Order By） Order By：全局排序，只有一个 Reducer 1）使用 ORDER BY 子句排序 ASC（ascend）: 升序（默认） DESC（descend）: 降序
hive严格模式下如何使用笛卡尔积？
帅成一匹马
04-07 1275
首先，了解什么是笛卡尔积，笛卡尔积就是大多数情况下在我们没有注意的情况下产生了错误的关联条件，然后造成了笛卡尔积，如下图 在hive严格模式下，是不允许笛卡尔积的操作的，因为在大数据领域笛卡尔积的存在会产生很大的数据量暴增，对于集群的伤害很大。 但是如果在严格模式下必须要使用到笛卡尔积怎么办？ 案例：表A中有一条数据，是jn1表的班主任，表A中只有一个字段，现要把这条记录加入到jn1中 1、非严格模式下使用笛卡尔积 有三种方式 方式1： select * from jn1,scri; 方式
SparkSQL优化查询性能的方法
Wxh_bai的博客
04-04 1386
需要注意的是，不同的连接方式适用于不同的数据集大小和查询场景，具体的选择需要根据实际情况进行判断。另外，还可以使用SparkSQL中的调优参数和配置，如。SparkSQL中有几种方法，可以用于优化查询性能。等，来优化查询性能。
Hive数据倾斜之：数据类型不一致导致的笛卡尔积
weixin_46429290的博客
11-29 623
然而，由于浮点数的特性，它们可能会存在舍入误差和精度损失的问题。接下里就考虑是不是数据本身分布的原因，想想也不合理，最后查看了数据，发现关联键的长度很长，有19位，就开始怀疑是不是两张表的关联键类型不一致，导致了隐式转换，查询了数据类型，果真不一样，一个是bigint类型，一个是string类型。所以问题定位了，因为存在精度损失，所以那么多的key虽然不一样，但是被当作了一样，然后被无情的join在了一起，如果有2个key，就join4次，4个key，就join16次，那可不就倾斜了吗。
【Hive】(六) Hive 优化策略
weixin_42804692的博客
04-23 645
文章目录一、Fetch抓取二、开启本地模式三、语句的优化1、小表、大表Join2、大表join大表3、MapJoin4、Group by5、Count(Distinct)去重统计6、笛卡尔积7、行列过滤四、存储优化五、表设计优化1、创建分区表采用动态分区2、创建分桶表六、合并输入输出小文件七、参数优化 一、Fetch抓取 Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapRed...
Hive的十四种调优方式:
a1272899331的博客
03-25 1852
参考：https://www.cnblogs.com/smartloli/p/4356660.htmlHive性能优化 https://blog.youkuaiyun.com/l1028386804/article/details/80629279?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribut...
优化Hive程序：避免笛卡尔积提升性能
在开发高效的Hive程序时，避免笛卡尔积是至关重要的一个环节。笛卡尔积会导致查询执行效率大幅下降，因为它会生成两个表的所有可能组合，即使这些组合在实际结果中并不存在。在给定的SQL示例中，查询通过`left outer...
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