hive sql overwrite

时间: 2023-11-10 11:06:17 浏览: 86

Hive sql优化

### Hive SQL优化技巧详解 #### 一、数据倾斜优化数据倾斜是指在Hive查询过程中，数据不均匀地分布在不同的Reducer上，导致某些Reducer处理的数据量远大于其他Reducer，从而影响整个查询性能的问题。解决数据倾斜的方法主要有以下几种： 1. **JOIN数据倾斜** - **JOIN原则**：在进行JOIN操作时，应该将较小的表放置在JOIN操作符的左边，因为Hive在执行JOIN时会尝试将左侧表的内容加载到内存中，将小表放在左边有助于减少内存溢出的风险。 - **MapJoin**：对于较小的表，可以使用MapJoin技术，在Map阶段完成JOIN操作，避免数据倾斜问题。MapJoin需要满足条件：参与JOIN的小表可以在Map阶段被完全读入内存中。实现方式通常通过SQL提示`/*+ MAPJOIN(表名) */`指定。 ```sql INSERT OVERWRITE TABLE phone_traffic SELECT /*+MAPJOIN(phone_location)*/ l.phone, p.location, l.traffic FROM phone_location p JOIN log l ON (p.phone = l.phone); ``` 相关参数配置： - `hive.join.emit.interval`：控制JOIN操作的间隔，默认为1000。 - `hive.mapjoin.size.key`：用于MapJoin操作的键的最大数量，默认为10000。 - `hive.mapjoin.cache.numrows`：缓存中小表的最大行数，默认为10000。 2. **GROUP BY 数据倾斜** - **Map端部分聚合**：为了减轻数据倾斜的影响，可以通过在Map端进行部分聚合操作来降低Reduce端的压力。这需要设置参数`hive.map.aggr=true`开启此功能，并且通过`hive.groupby.mapaggr.checkinterval`来控制在Map端进行聚合操作的条目数目。 - **负载均衡**：当存在数据倾斜时，可以启用`hive.groupby.skewindata=true`来实现负载均衡。这样，第一个MRJob会随机分配数据给各个Reducer，进行部分聚合；第二个MRJob则根据预处理后的数据完成最终的聚合操作。 3. **COUNT DISTINCT 数据倾斜** - 使用`COUNT(DISTINCT)`函数时，所有涉及的数据都会被发送到同一个Reducer上，可能导致数据倾斜。一种解决方案是将`COUNT(DISTINCT)`转换为基于`GROUP BY`的操作，以减少Reducer上的数据量。例如： ```sql SELECT COUNT(*) FROM ( SELECT user_id FROM dm_user WHERE ds='20150701' GROUP BY user_id ) t; ``` #### 二、合理控制Map与Reduce数量 1. **合并Map文件，减少Map数量** - 当存在大量小文件时，可以合并这些文件以减少Map任务的数量，提高效率。可以通过设置参数来实现： - `mapred.max.split.size`：最大split大小。 - `mapred.min.split.size.per.node`：单节点最小split大小。 - `mapred.min.split.size.per.rack`：单机架最小split大小。 - `hive.input.format`：设置为CombineHiveInputFormat，以便支持合并文件。 2. **拆分Map文件，增加Map数量** - 对于较大的文件或复杂的任务，可以通过拆分文件来增加Map数量，从而提高处理速度。例如，通过`DISTRIBUTE BY`语句随机分配记录到多个文件中。 3. **调整Reduce个数** - 可以通过调整`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer`参数来控制Reduce任务的数量。例如，设置为500MB，意味着每500MB数据会产生一个Reduce任务。通过以上方法和技术的应用，可以有效地优化Hive查询性能，减少数据倾斜带来的负面影响，提高大数据处理的速度和效率。

Hiv SQL中的`INSERT OVERWRITE`语句用于将查询结果覆盖到指定的表中。例如，以下语句将查询结果覆盖到名为`gji`的表中：\n\```sq\INSERT OVERWRITE TABLE tongji\SELECT '2017-07-09', tab1.pv, tab2.uv, tab3.vv, \FROM tab1 JOIN tab2 ON tab1.i = tab2.i\JOIN tab3 ON tab2.i = tab3.i;\```\n\这将覆盖`gji`表中的所有数据，并用查询结果替换它们。\n\另外，引用中的命令行示例演示了如何将查询结果输出到文件中。在这个例子中，查询结果将被输出到`/mp/ou.tx`文件中。\n\

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