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[大数据]Hive--14---企业级调优2----表的优化

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表的优化

1.小表Join大表(Map JOIN)

多表联查–07— Hash join

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2.空 KEY处理

2.1 空key过滤

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2.2 空key转换

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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

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随机分布空 null 值

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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

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创建分通表 桶的个数不要超过可用 CPU的核数

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案例

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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

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5. Count(Distinct) 去重统计

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6. 笛卡尔积

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7. 行列过滤

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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

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加:2022-07-03 10:53:18  更:2022-07-03 10:53:43 
 
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