數(shù)據(jù)分析之-hive常見傾斜優(yōu)化&常見面試題
Hive本質(zhì)是一種分布式系統(tǒng)，因此在進(jìn)行分布式操作時，會涉及shuffle過程，這種過程不可避免地會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。數(shù)據(jù)傾斜主要發(fā)生在Map到Reduce的shuffle階段，當(dāng)數(shù)據(jù)分布不均勻時，過量的數(shù)據(jù)可能會集中在某個Reduce上，導(dǎo)致處理效率下降。
數(shù)據(jù)傾斜的常見場景包括：1. 在join操作中，當(dāng)某個字段存在大量null值時；2. 連接字段類型不統(tǒng)一，導(dǎo)致轉(zhuǎn)換失敗，形成null值；3. 大表與小表關(guān)聯(lián)時，處理效率低下。
對于join時null值過多的情況，可以通過刪除這些null值或使用隨機(jī)數(shù)方式將其隨機(jī)分配到各個reduce中。如果連接字段類型不統(tǒng)一，應(yīng)先轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一類型，以避免形成傾斜。在大表與小表關(guān)聯(lián)時，可以采用mapjoin方式，即將小表放在內(nèi)存中，與大表進(jìn)行內(nèi)存級的匹配，從而提高處理效率。
在mapjoin過程中，小表作為驅(qū)動表，與大表在map階段進(jìn)行join操作，通過將數(shù)據(jù)分布到不同的map中，實現(xiàn)高效的內(nèi)存級匹配。通常情況下，適用于大表與小表關(guān)聯(lián)，且小表可以存放在內(nèi)存中而不影響性能的情況。
大表與大表關(guān)聯(lián)時，可以通過設(shè)置reduce的字節(jié)處理大小，或者設(shè)置每個key的傾斜閾值來優(yōu)化處理。設(shè)置`hive.optimize.skewjoin=true`和`hive.skewjoin.key`參數(shù)，當(dāng)一個key的數(shù)據(jù)量超過閾值時，會將數(shù)據(jù)分配到未達(dá)到的reduce中，一般建議設(shè)置為總記錄數(shù)與reduce個數(shù)的2-4倍。
對于group by傾斜問題，可以通過設(shè)置`set hive.map.aggr=true`和`set hive.groupby.skewindata = True`來實現(xiàn)負(fù)載均衡。這將生成兩個MapReduce任務(wù)，第一個任務(wù)隨機(jī)分布數(shù)據(jù)到reduce中進(jìn)行部分聚合，第二個任務(wù)根據(jù)預(yù)處理結(jié)果完成最終聚合。
在處理`count(distinct)`傾斜時，使用`sum group by`代替，如`select a,sum(1)`和`from ( select a,b from t group by a,b) group by a`，這種方式可以有效減少傾斜問題。
面試中常問到的MySQL與Hive的區(qū)別包括：存儲方式、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)量大小、支持的更新操作以及索引功能。MySQL與Hive在查詢語言、存儲、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)處理能力以及更新操作支持上存在差異。MySQL存儲在本地，數(shù)據(jù)格式相對單一，支持更新操作，而Hive則存儲在HDFS上，數(shù)據(jù)格式多樣化，但默認(rèn)不支持更新操作。在查詢效率上，Hive處理大數(shù)據(jù)量時可能較慢，而MySQL在小數(shù)據(jù)量查詢上則更快。Hive的后續(xù)版本已不再支持索引功能，而MySQL的索引功能可以顯著提高查詢效率。
數(shù)據(jù)分析之-hive常見傾斜優(yōu)化&常見面試題
首先，Hive數(shù)據(jù)傾斜主要發(fā)生在shuffle階段，數(shù)據(jù)分布不均，導(dǎo)致某個reduce任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量過大，處理效率低下。數(shù)據(jù)傾斜最直觀的表現(xiàn)是，運(yùn)行過程中進(jìn)度條長時間停留在99.99%。常見的數(shù)據(jù)傾斜場景包括：1. join操作中null值過多：在業(yè)務(wù)需求允許的情況下，可以刪除空值；若需保留，可使用隨機(jī)數(shù)將空值隨機(jī)...
數(shù)據(jù)分析之-hive常見傾斜優(yōu)化&常見面試題
大表與大表關(guān)聯(lián)時，可以通過設(shè)置reduce的字節(jié)處理大小，或者設(shè)置每個key的傾斜閾值來優(yōu)化處理。設(shè)置`hive.optimize.skewjoin=true`和`hive.skewjoin.key`參數(shù)，當(dāng)一個key的數(shù)據(jù)量超過閾值時，會將數(shù)據(jù)分配到未達(dá)到的reduce中，一般建議設(shè)置為總記錄數(shù)與reduce個數(shù)的2-4倍。對于group by傾斜問題，可以通過...
hive.groupby.skewindata及數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化
二、數(shù)據(jù)傾斜原因分析 數(shù)據(jù)傾斜常見于Join和Group by操作。Join操作原理：將兩個表通過某個共同字段進(jìn)行連接，形成結(jié)果集。Group by操作原理：根據(jù)指定字段對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并對每個分組執(zhí)行聚合計算。三、數(shù)據(jù)傾斜解決方案 解決方法一：Join數(shù)據(jù)傾斜。通過使用MapJoin原理，提高Join操作效率，減輕數(shù)據(jù)傾斜影響。
Hive安裝與配置及常見問題解決
hive是基于Hadoop構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫分析系統(tǒng)，提供了豐富的SQL查詢方式來分析存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供完整的SQL查詢功能；可以將SQL語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)運(yùn)行，通過自己的SQL查詢分析需要的內(nèi)容。這套SQL簡稱Hive SQL，使不熟悉mapreduce的用戶可以...
hive面試必備題
8. Hadoop常見的join操作 9. Hive優(yōu)化策略 10.窗口函數(shù)及對應(yīng)代碼案例 Hive窗口函數(shù)允許對數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的聚合計算，而不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。窗口函數(shù)可以在SELECT語句的OVER子句中指定，并可以對數(shù)據(jù)集中的每行進(jìn)行計算，同時還可以訪問行之間的關(guān)系。窗口函數(shù)主要分為以下幾類：a. 排名函數(shù) b. 分析...
Hive窗口函數(shù)
再按規(guī)則排序。務(wù)必注意，窗口函數(shù)處理時可能涉及數(shù)據(jù)傾斜問題，因此在某些情況下，需要采取特殊策略，如使用隨機(jī)數(shù)代替NULL值。最后，窗口函數(shù)與group by的區(qū)別在于，前者在分組基礎(chǔ)上添加排序和窗口定義，而后者則是對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作。窗口函數(shù)提供了更細(xì)致的分析維度，但在設(shè)計時需謹(jǐn)慎處理以優(yōu)化性能。
Hive是什么
Hive還集成了數(shù)據(jù)壓縮和優(yōu)化技術(shù)，以提升查詢效率并節(jié)省存儲空間。總的來說，Hive是一款基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu)，它提供了一種類似于SQL的語言，讓用戶可以輕松地進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的查詢和分析。它不僅靈活，而且可擴(kuò)展，并且能夠與各種工具和服務(wù)進(jìn)行集成。Hive的設(shè)計理念是簡化數(shù)據(jù)查詢和分析的過程，使得...
Hive 高頻面試題 30 題
首先了解Hive內(nèi)部表和外部表的區(qū)別：內(nèi)部表默認(rèn)數(shù)據(jù)移動到指定路徑，外部表僅記錄數(shù)據(jù)路徑，保持?jǐn)?shù)據(jù)原有位置，提供更安全的數(shù)據(jù)組織和共享。Hive支持MapReduce的執(zhí)行，但簡單的查詢可以無需執(zhí)行MapReduce任務(wù)。在處理數(shù)據(jù)傾斜問題時，可以通過參數(shù)調(diào)整、SQL語句優(yōu)化或賦予key隨機(jī)值來解決。同時，了解Hive表關(guān)聯(lián)...
Hive是什么
總而言之，Hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu)，它提供了類似于SQL的查詢語言，使用戶能夠方便地進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。它是一個靈活、可擴(kuò)展且可與其他工具集成的數(shù)據(jù)處理工具。Hive不僅支持多種數(shù)據(jù)存儲格式，還提供了多種數(shù)據(jù)壓縮和優(yōu)化技術(shù)，以提高查詢性能和節(jié)省存儲空間。這些功能使得Hive在...
數(shù)據(jù)分析課程筆記 - 20 - HIVE 核心技能之窗口函數(shù)
需求分析: 第一步 :這個需求同樣要用到兩張表 user_refund 和 user_info。我們先把每個退款用戶的退款金額和手機(jī)品牌取出來,并用窗口函數(shù)進(jìn)行切片排序,25%就是分成4片: 注意 :這里之所以要加 WHERE dt is not null 是因為 user_refund 是一個分區(qū)表,分區(qū)表要對分區(qū)字段進(jìn)行限制,否則 hive 會報錯。 第二...
相關(guān)評說：
普寧市多質(zhì)： ______ 先明白數(shù)據(jù)倉庫的作用--存儲歷史數(shù)據(jù)-進(jìn)而對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,只提供查詢-不提供修改1.Hive 的目標(biāo)是做成數(shù)據(jù)倉庫,所以它提供了sql,提供了文件-表的映射關(guān)系,又由于Hive基于hdfs,所以搜索不提供Update,因為hdfs本身就不支持.2.HBase 是Nosql數(shù)據(jù)庫-所以不要跟傳統(tǒng)混淆并談-Nosql 提供的是另一種思路來滿足高性能的需求,而這些是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的短板,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的理念不一樣3.load data 這個可以自己去查.Hbase要使用自己的api4.是的.5.這句話不對.6.映射就是結(jié)構(gòu)對應(yīng)-如文件每一行的第一個字段-映射到Hive表的第一個字段 類似Hibernate的語法解析.
普寧市多質(zhì)： ______ 構(gòu)建一個真正的數(shù)據(jù)倉庫可能是一個龐大的工程.有許多不同的設(shè)備、方法和理論.最大的共同價值是什么?事實是什么,哪些主題與這些事實相關(guān)?以及您如何混合、匹配、合并和集成可能已存在數(shù)十年的系統(tǒng)與僅在幾個月前實現(xiàn)的系統(tǒng)?...
普寧市多質(zhì)： ______ 將原始數(shù)據(jù)大小為260M的txt文件放入hdfs.并配置了Hive環(huán)境做數(shù)據(jù)查詢測試.由于原始數(shù)據(jù)太小,要做GB以上的文件測試.并且分別拷貝10、50、100、200、300、400、500份原始數(shù)據(jù)做成對應(yīng)的大數(shù)據(jù)文件.分別對這些數(shù)據(jù)使用hiveQL查詢相同的數(shù)據(jù),然后記錄不同大小的數(shù)據(jù)查詢的結(jié)果.做成一個圖表.然后再添加一個slave計算節(jié)點,負(fù)載均衡后再使用相同的hiveQL語言查詢相同的數(shù)據(jù)集,記錄對應(yīng)的結(jié)果.
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普寧市多質(zhì)： ______ 思路當(dāng)我們在終端下執(zhí)行命令“hive”后,會看到有如下輸出:Hive有會話(Session)的概念,而這次會話中的所有日志消息將會輸出到這個日志文件中,包含SQL語句的執(zhí)行日志,查看這個日志文件可以看到以下信息:
普寧市多質(zhì)： ______ 1)具有數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)倉庫建模的項目實踐經(jīng)驗;2)總結(jié)過往的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗,對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、運(yùn)營分析經(jīng)驗;3)熟悉R、SAS、SPSS等統(tǒng)計分析軟件,熟練運(yùn)用Python,熟練使用 SQL、Hive等;4)通過一些實踐,解決一些公司的商業(yè)問題.
普寧市多質(zhì)： ______ 全不同應(yīng)用場景吧,HBase 速度比 Hive 快了不知道多少.HBase 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(KV型), 對 key 做索引,查詢速度非常快(相比較 Hive ),適合實時查詢;而Hive是關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),適合做后期數(shù)據(jù)分析.和單機(jī)的MySQL,Oracle比較的話,Hive的優(yōu)點是可以存儲海量數(shù)據(jù),只是查詢速度比較慢.
普寧市多質(zhì)： ______ 用命令行吧.hive查詢語句和SQL非常類似,如果你能用SQL統(tǒng)計出想要結(jié)果,用HIVE也肯定沒問題.如果hive查詢結(jié)果集很大,你也可以把結(jié)果集直接寫進(jìn)HDFS.hive底層就是MapReduce算法,用Java寫的話代碼量肯定很大,而且邏輯也要復(fù)雜點
普寧市多質(zhì)： ______ 首先你要安裝相關(guān)的軟件,然后再把數(shù)據(jù)填寫進(jìn)去.
