hive优化实战

hive超大数据量优化：

原理：

左表关联字段key使用随机函数拼接n个整数，打散key，减少每个key生成reduce的个数，右表翻n倍，关联后产生大量key的reduce被分散到n个reduce里面。

实现：

使用随机函数rand()，实例为int(round(rand()))随机生成0和1整数，
左表（总数据量n）关联字段拼接随机数0-1两个，concat(a.nameid,int(round(rand())))，
右表数据量翻1倍（关联字段nameid数据a拼接0为a0（总数据量n），a拼接1为a1（总数据量2n）），on后面的关联为on concat(a.nameid,int(round(rand()))) = b.nameid

--创建测试表
create table test_db.table_test_a(num int,nameid string);
create table test_db.table_test_b(nameid string,name string);

--插入测试表数据 左表
insert into test_db.table_test_a values(1,'a'),(1,'a'),(2,'b'),(2,'b'),(3,'c'),(4,'d'),(5,'e'),(5,'e'),(5,'e');
select * from test_db.table_test_a;

--插入测试表数据 右表
insert into test_db.table_test_b values('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D'),('e','E');
select * from test_db.table_test_b;

--正常左关联
select * from test_db.table_test_a a 
left join test_db.table_test_b b 
on a.nameid = b.nameid;

select * from test_db.table_test_a a 
left join test_db.table_test_b b 
on concat(a.nameid,int(round(rand()))) = concat(b.nameid,int(round(rand())));

create table test_db.table_test_c(nameid string,name string);
insert into test_db.table_test_c values('a0','A'),('b0','B'),('c0','C'),('d0','D'),('e0','E');
insert into test_db.table_test_c values('a1','A'),('b1','B'),('c1','C'),('d1','D'),('e1','E');
select * from test_db.table_test_c;

select * from test_db.table_test_a a 
left join test_db.table_test_c b 
on concat(a.nameid,int(round(rand()))) = b.nameid;

最后

以上就是沉静小天鹅为你收集整理的hive优化实战的全部内容，希望文章能够帮你解决hive优化实战所遇到的程序开发问题。

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