Hive--14---企业级调优2----表的优化

Posted 2022-07-01 高高for 循环

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文章目录

• 表的优化
• • 1.小表Join大表（Map JOIN）
  • • • [多表联查--07--- Hash join](https://blog.csdn.net/weixin_48052161/article/details/125474422?csdn_share_tail=%7B%22type%22:%22blog%22,%22rType%22:%22article%22,%22rId%22:%22125474422%22,%22source%22:%22weixin_48052161%22%7D&ctrtid=ZAsWD)
  • 2.空 KEY处理
  • • 2.1 空key过滤
    • 2.2 空key转换
    • • 如果null值得数据,是业务需要的, 那么有可能实际跑MR任务的时候会造成==数据倾斜==
    • 随机分布空 null 值
  • 3. SMB(Sort Merge Bucket join)-----分桶表 join
  • • • 如果2个表join,都是数据量特表大的表, 化大为小, ==用join 字段进行分桶拆分==,效率会高很多
    • 创建分通表 ==桶的个数不要超过可用 CPU的核数==
    • 案例
  • 4.Group By
  • • 默认情况下，Map阶段同一 key数据分发给一个reduce,当一个key数据过大时就倾斜了
  • 5. Count(Distinct) 去重统计
  • 6. 笛卡尔积
  • 7. 行列过滤
  • • • 案例1 的执行计划,会先对b表和o表进行id字段过滤,再表关联.
      • 因为框架底层优化器,==发现where过滤条件id,正好是表的关联字段 id==. 所以会进行==谓词下推==的优化
  • 8. 表分区,表分桶

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表的优化

1.小表Join大表（Map JOIN）

多表联查–07— Hash join

2.空 KEY处理

2.1 空key过滤

2.2 空key转换

如果null值得数据,是业务需要的, 那么有可能实际跑MR任务的时候会造成数据倾斜

随机分布空 null 值

3. SMB(Sort Merge Bucket join)-----分桶表 join

如果2个表join,都是数据量特表大的表, 化大为小, 用join 字段进行分桶拆分,效率会高很多

创建分通表 桶的个数不要超过可用 CPU的核数

案例

4.Group By

默认情况下，Map阶段同一 key数据分发给一个reduce,当一个key数据过大时就倾斜了

5. Count(Distinct) 去重统计

6. 笛卡尔积

7. 行列过滤

案例1 的执行计划,会先对b表和o表进行id字段过滤,再表关联.

因为框架底层优化器,发现where过滤条件id,正好是表的关联字段 id. 所以会进行谓词下推的优化

• 少用select * ,查询业务需要的字段
• 尽量先对副表进行过滤, 再进行表的关联

8. 表分区,表分桶