hive优化一
来源:互联网 发布:ubuntu 压缩文件夹 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 08:49
order by
order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)
只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。
set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值)
set hive.mapred.mode=strict;
order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出。
与数据库中 order by 的区别在于在hive.mapred.mode = strict 模式下 必须指定 limit 否则执行会报错。
hive> select * from test order by id;
FAILED: Error in semantic analysis: 1:28 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'id'
原因: 在order by 状态下所有数据会到一台服务器进行reduce操作也即只有一个reduce,如果在数据量大的情况下会出现无法输出结果的情况,如果进行 limit n ,那只有 n * map number 条记录而已。只有一个reduce也可以处理过来。
sort by
sort by不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序.
因此,如果用sort by进行排序,并且设置mapred.reduce.tasks>1, 则sort by只保证每个reducer的输出有序,不保证全局有序。
sort by 不受 hive.mapred.mode 是否为strict ,nostrict 的影响
sort by 的数据只能保证在同一reduce中的数据可以按指定字段排序。
使用sort by 你可以指定执行的reduce 个数 (set mapred.reduce.tasks=<number>),对输出的数据再执行归并排序,即可以得到全部结果。
注意:可以用limit子句大大减少数据量。使用limit n后,传输到reduce端(单机)的数据记录数就减少到n* (map个数)。否则由于数据过大可能出不了结果。
distribute by
按照指定的字段对数据进行划分到不同的输出reduce / 文件中。
insert overwrite local directory '/home/hadoop/out' select * from test order by name distribute by length(name);
此方法会根据name的长度划分到不同的reduce中,最终输出到不同的文件中。
length 是内建函数,也可以指定其他的函数或这使用自定义函数。
Cluster By
cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。
但是排序只能是倒序排序,不能指定排序规则为asc 或者desc。
假设一个场景:存在表user_score,该表的数据如下
现在要求用一条查询语句取出每种rate下score最大的两条记录,也就算取出id为:2,3,6,7,10,11的记录,要求分别给出SQL和HIVESQL的查询语句
以下是我的想到的方案:
SQL:对user_score根据rate进行分区后根据score进行倒序排序,然后应用row_number函数于每个分区从而筛选出每个分区的前两条记录。
- WITH pus AS (
- SELECT *, rid = ROW_NUMBER() OVER
- (PARTITION BY rete ORDER BY score DESC) FROM user_score
- )
- SELECT id, rate, score FROM pus WHERE rid <= 2
WITH pus AS ( SELECT *, rid = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY rete ORDER BY score DESC) FROM user_score)SELECT id, rate, score FROM pus WHERE rid <= 2
HIVESQL: HIVE中不存在以上SQL的那种实现方式,ROW_NUMBER()在HIVE中是一个函数,必须带一个或者多个列参数,如ROW_NUMBER(col1, ....),它的作用是按指定的列进行分组生成行序列,在ROW_NUMBER(a,b) 时,若两条记录的a,b列相同,则行序列+1,否则重新计数。因为HIVE是基于MAPREADUCE的,必须保证ROW_NUMBER执行是在REDUCE中,并且ROW_NUMBER中使用的列中,列值相同的记录要再同一个reduce中,否则ROW_NUMBER的行为是无意义的。
- SELECT id, rate, score FROM(SELECT * FROM user_score DISTRIBUTE BY rate SORT BY rete ASC, score DESC) WHERE ROW_NUMBER(rete) <= 2
SELECT id, rate, score FROM(SELECT * FROM user_score DISTRIBUTE BY rate SORT BY rete ASC, score DESC) WHERE ROW_NUMBER(rete) <= 2
这里有两点需要说明:
- 使用子查询保证ROW_NUMBER在reduce端执行。
- 使用BY rate SORT BY rete ASC, score DESC 来保证rate相同的记录被分配到相同的REDUCE中。
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