Hive详解——distribute by、cluster by的实际测试

本文通过两个基本测试案例,详细介绍了如何在Hive中设置Reduce任务数量,并观察其对数据分布和处理效率的影响。测试一使用默认设置,测试二手动设置了Reduce任务数量,对比了两种情况下数据输出的差异。

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

1.基本测试一

set mapred.reduce.tasks=-1;
set mapreduce.job.reduces=-1;

hive (hive_db)> insert overwrite local directory '/root/distribute_result1'
              > select merid,money,name from store distribute by merid sort by money desc;

输出结果

set mapred.reduce.tasks=2;
set mapreduce.job.reduces=2;

hive (hive_db)> insert overwrite local directory '/root/distribute_result2'
              > select merid,money,name from store distribute by merid sort by money desc;

输出结果:

2.基本测试二

 

<think>嗯,用户想了解Spark SQL中的DISTRIBUTE BY的用法和相关问题。首先,我需要回忆一下DISTRIBUTE BY的作用。在Spark SQL中,DISTRIBUTE BY用于控制数据在分区之间的分布,类似于Hive中的DISTRIBUTE BY,它根据指定的列对数据进行重新分区,确保相同键的数据进入同一个分区。但用户可能需要具体的使用示例和常见问题解答。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。他们可能在使用Spark SQL处理大数据时遇到了数据倾斜或者性能问题,希望通过DISTRIBUTE BY来优化数据分布。或者他们可能在迁移Hive查询到Spark SQL时遇到了语法差异,需要确认DISTRIBUTE BY的用法是否一致。 然后,我要检查现有的知识库中的引用内容。引用[1]提到了Spark SQL的一些默认配置变化,比如spark.sql.shuffle.partitions的默认值可能影响分区数量。而DISTRIBUTE BY会影响shuffle的分区方式,所以可能需要结合这些配置参数来优化。引用[2]提到了Spark任务提交的相关处理,但可能与DISTRIBUTE BY的直接关联不大,不过可以提醒用户在提交任务时注意资源分配和参数设置。 接下来,我需要组织回答结构。首先解释DISTRIBUTE BY的基本用法,然后给出示例,比如创建表、插入数据,并展示如何用DISTRIBUTE BY进行数据分布。同时,需要说明它与CLUSTER BY和ORDER BY的区别,避免用户混淆。此外,常见问题部分应该涵盖性能优化、与Hive的兼容性、错误处理等。 还需要注意用户可能的误区,例如认为DISTRIBUTE BY会自动排序,但实际上它只负责分发数据,不进行排序。这时候需要明确区分DISTRIBUTE BYCLUSTER BY的不同,CLUSTER BY会同时分发和排序,而DISTRIBUTE BY仅分发。 另外,用户可能需要知道如何结合其他配置参数,比如调整spark.sql.shuffle.partitions来优化分区数量,避免过多或过少的分区影响性能。这可能涉及到引用[1]中的配置参数变更,比如默认分区数可能从200调整为其他值,需要根据Spark版本来确认。 最后,生成相关问题时要覆盖用户可能进一步探索的方向,比如性能调优、与Hive的对比、数据倾斜解决方案等,帮助他们深入理解DISTRIBUTE BY的应用场景和限制。</think>### Spark SQL中DISTRIBUTE BY的用法详解 #### 1. 核心功能 `DISTRIBUTE BY`用于控制数据在Spark集群中的物理分布,根据指定列的哈希值将数据分配到不同的分区。其核心作用是**避免数据倾斜**和**优化shuffle性能**。例如: ```sql SELECT * FROM sales DISTRIBUTE BY region ``` 该语句会确保相同`region`值的记录分配到同一个分区[^1]。 #### 2. 典型场景与示例 **场景1:Join优化** ```sql -- 预先分布关联键 SELECT /*+ REPARTITION(dept_id) */ * FROM employees DISTRIBUTE BY dept_id; SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id ``` **场景2:窗口函数预处理** ```sql SELECT user_id, event_time, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time) FROM logs DISTRIBUTE BY user_id ``` #### 3. 与相似子句对比 | 子句 | 数据分布 | 排序保证 | 典型应用场景 | |---------------|----------|----------|---------------------| | `DISTRIBUTE BY` | 哈希分布 | 无 | 数据预分区、Join优化 | | `CLUSTER BY` | 哈希分布 | 升序排列 | 结合分布与排序需求 | | `ORDER BY` | 全局有序 | 全排序 | 结果集排序输出 | #### 4. 性能调优参数 结合Spark配置可获得更好效果: ```python spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200") # 调整分区数量[^1] spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true") # 启用动态调整 ``` #### 5. 常见问题解决 **问题:数据倾斜** ```sql -- 添加随机前缀扩展分布键 SELECT *, CONCAT(dept_id, '_', FLOOR(RAND()*10)) AS skewed_key FROM employees DISTRIBUTE BY skewed_key ``` **问题:与Hive行为差异** Spark 3.0+版本通过`spark.sql.hive.convertMetastoreParquet`配置(默认为true)可保持与Hive兼容[^1]。
评论
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