hive distribute by rand()

hive distribute by rand()是Hive中的一个分布式函数，用于将数据随机分布到不同的reduce任务中。具体来说，它会将数据按照随机数的大小进行分区，然后将每个分区的数据发送到不同的reduce任务中进行处理。这样可以有效地平衡不同reduce任务的负载，提高作业的执行效率。

相关问题

hive 中rand

在Hive中，rand()函数用于生成一个0到1之间的随机数。它没有参数，每次调用都会返回一个新的随机数。可以使用rand()函数来进行随机抽样或者生成随机排序的结果。例如，可以使用rand()函数来对表中的数据进行随机排序:

SELECT * FROM table_name ORDER BY rand();

这将返回表中的所有行，并按照随机顺序进行排序。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [hive的内置函数](https://blog.csdn.net/weixin_40002653/article/details/121457620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

hive解决数据倾斜代码

以下是一些解决Hive数据倾斜的代码示例：

1. 随机数打散：

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
set hive.exec.reducers.max=99999;

select /*+ mapjoin(b) */ a.id, a.name, b.salary
from table_a a join (
  select rand() as r, salary from table_b distribute by rand() sort by r
) b on a.id = b.id;

2. 增加reduce任务数：

set mapreduce.job.reduces=100;

select ...
from ...
distribute by rand();

3. 动态分区：

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

insert overwrite table table_c partition(dt)
select id, name, salary, dt
from table_a
distribute by id;

4. 压缩数据：

set mapreduce.map.output.compress=true;
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

select ...
from ...
distribute by rand();

以上代码示例是针对不同场景的解决方案，希望这些代码可以为你解决Hive数据倾斜问题提供一些帮助。