hive 数据倾斜分析

影响Hive效率的主要因素有数据倾斜，数据冗余、作业的IO、不同底层引擎的配置、HiveSQL的自身参数和实现等。一轮技术面(待补):1，数据倾斜数据倾斜一般原因是数据当map端的hash分配给reduce端时。
1、2021-05-28-Hive-21(求取前10%的四种方法一般来说，要得到前20%是使用两个窗口函数，如下。这种写法是一般的写法。当然，也可以将count放在where中，以获得总行数。hive提供了一个非常有用的函数桶函数。将所有数据分成五个桶得到第一个桶，可以得到Percentile _ approximate/Percentilesparkprox _ PercentileRestokylinPercentile _ approximate(order _ price ，
0.5，0.75，0.95)，9999)over(order by order _ price ASC)按降序排列，得到中位数。就像通过排序学习到的窗口函数Order ，如果局部中值想要直接获得全局中值，over()为空。在数据-的情况下。
当在联接期间可以将一个或多个小表加载到内存中时，可以使用2、大数据之-HIVE入门(十四 Map联接。第一种方法是可以添加mapjoin指示，第二种方法是设置sethive. auto . convert . jointrue；Let hive自动优化。同时可以指定sethive. auto . convert . join . no conditional task rue；sethive. auto . convert . join . no conditional task . size默认打开；默认为10M，可根据需求调整。
3、数据仓库面试题 General 数据仓库面试分两轮进行。第一轮一般是关于sql技术，第二轮是关于维度建模和数据治理。一轮技术面(待补):1 。数据倾斜数据倾斜一般原因是数据当map端的hash分配给reduce端时，1)键分布不均匀2) 数据事情本身就是这样3) 数据关联时相关键的解法没有把握好1)参数调整:hive. map . aggr true；hive. group by . skewindata true；当数据倾斜存在时，会开启负载平衡，此时会生成两个Mapreduce任务。第一个MR任务会随机分配map端生成的密钥进行还原，并进行第一次聚合。第二个MR任务将把第一个任务的预处理结果作为输入，并将相同的键分配给相同的Reduce 。
4、 hive基础调优方法(一1 。查看执行计划:Explain查看执行计划:explainselectkind，Count(*)from table _ namegroupbybind常用名词:stage dependencies:stages的依赖FETCHOperator: grab操作限制:1数据Restrict table scan:扫描的表别名:查询表名SelectOperator:查询操作表达式:查询列名outputColumnNames:输出别名详细执行计划:explainextendedselectkind，
查询时，可以用where语句指定分区目录dt。构建表时使用Partitionedby(dtstring) 。加载时需要指定into table partition _ table partition(dt)的分区信息。add partition alter partition _ tableaddpartition(dt) 。
5、如何进行 hive优化【hive 数据倾斜分析】1.fetch抓取一些HQL语句，可以由FetchTask运行，而不是翻译成MR程序，拉数据！启用Fetch抓取，可以节省一些HQL语句的查询效率！默认的fetch抓取设置是打开的，是more hive 。拿来。任务。对话更多2 。表Join2.1的顺序在hive，大表和小表都可以自动使用hive 。

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