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hive之mapjoin

hive 的mapjoin起作用了我们如何确定? 只是inner join 的时候 看日志吧,最为直观: 2021-12-10 12:05:41 Starting to launch local task to process map join; maximum memory = 954728448 2021-12-10 12:05:44 Processing rows: 200000 Hashtable size: 199999 Memory usage: 1350

HIVE调优之MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理  开启MapJoin参数设置 设置自动选择Mapjoin( 默认为false):set hive.a

mapJoin与reduceJoin

mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join,我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin 数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备 有一张订单表(order): 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 1004 01 4 1005 02 5 1006 03 6 三列对应的字段分别是订

Hadoop——MapJoin(减少数据倾斜)

首先,先说一下当前了解到的一个适用MapJoin的场景吧: 比如我们此时手中有两个表需要我们进行处理,但是呢一个很大,一个很小。那么这个时候我们比较适合使用MapJoin进行处理。 那么我们具体是怎么实现MapJoin的这个操作的呢?: 我们可以在map端对小的那个表先进行缓存,提前在map端

hive mapjoin总结

1.map join无reduce操作,所以没有shuffle。这样可以减少大量的网络I/O。(如:大表文件数500、文件250M,小表20M。map join的网络I/O共50020M,Common join的网络I/O共500250M+20M),同时不需要进行map sort和shuffle sort排序。 2.由于Common join的一个reduce包含两张表的数据,所以进行reduc

Hive 查看mapjoin日志过程

MapJoin 如果不指定 MapJoin 或者不符合 MapJoin 的条件,那么Hive解析器会将 Join 操作转换成 Common Join,即:在 Reduce 阶段完成 join。容易发生数据倾斜。可以用 MapJoin 把小表全部加载到内存在 map 端进行 join ,避免 reducer 处理。   一,开启MapJoin参数设置 (1)设置自动选择Mapj

Hive的三种join

Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示。 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins   1.Reduce /Common/Shuffle Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在

MapJoin原理

MapJoin流程图 使用场景 MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景,具体小表有多小,由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定,该参数表示小表的总大小,默认值为25000000字节,即25M。 Hive0.7之前,需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执

MapReduce之MapJoin案例

@目录使用场景优点具体办法:采用DistributedCache案例需求分析代码实现 使用场景 Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。 优点 思考:在Reduce 端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜。怎么办? 在Map端缓存多张表,提前处理业务逻辑,这样增加Map 端业务,减少Reduce 端数据的压力,

hive中笛卡尔积的优化

 由于一个业务,必须要进行笛卡尔积,但是速度太慢了,left join时左表大概4万条数据,右表大概 3000多条数据,这样大概就是一亿多条数据, 这在大数据领域其实不算很大的数据量,但是hive中跑的特别慢。因为hive对笛卡尔积支持的不是很好,由于是全局的操作,所以只能在一个reduce中执行,导致速度

Hive 优化

Hive 优化 Hive优化 核心思想:把Hive SQL当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤 Explain显示执行计划 EXPLAIN [EXTENDED] query Hive抓取策略: Hive中对某些情况的查询不需要使用MapReduceit算 抓

hive优化

1、map通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小; 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数; 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小

hive大小表join性能优化

当一个大表和小表进行join操作时,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin还能解决数据倾斜问题,基本原理:在小数据量情况下,会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中,从而加快join的执行速度。 大小表join时,将小表放在前面,会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存,在map端

hive大小表join性能优化

当一个大表和小表进行join操作时,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin还能解决数据倾斜问题,基本原理:在小数据量情况下,会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中,从而加快join的执行速度。 大小表join时,将小表放在前面,会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存,在map端

HIVE调优之MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理 开启MapJoin参数设置 设置自动选择Mapjoin( 默认为true):set hive.auto

Hive开启mapjoin优化、并行执行、动态分区

1. mapjoin优化适合小表join大表 set hive.optimize.skewjoin=true; //有数据倾斜时开启负载均衡,默认falseset hive.auto.convert.join=true; //设置自动选择MapJoin,默认是trueset hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; //map-side joinset hive.auto.convert.join.no

Hive优化【二】

一.严格模式   通过设置以下参数开启严格模式:   >set hive.mapred.mode=strict;【默认为nonstrict非严格模式】   查询限制:   1.对于分区表,必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤。   2.order by语句必须包含limit输出限制。   3.限制执行笛卡尔积的查询。 二

mapjoin与reducejoin

hdfs的副本的配置修改hdfs-site.xml文件<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hd-02:50090</value></property>需要同步到其它机器:scp hdfs-site.xml hd-02:$PWDhadoop启动方式1)启动hdfs集群$ start-dfs.sh2)启动yarn集群$ start-yarn.sh