大表join优化，大表update 优化！

本篇文章给大家谈谈大表join优化，以及大表update 优化对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 『壹』、hive中大小表join怎么提高性能
• 『贰』、大小表关联,怎么关联才好
• 『叁』、Hive优化
• 『肆』、大数据开发工程师Hive(Hive如何进行优化)
• 『伍』、Spark利用广播变量简化大表和小表的join操作
• 『陆』、千万级用户系统的SQL调优实战

hive中大小表join怎么提高性能

建议采取td注入内存方式大表join优化，即把小表在map阶段进行join. select /*+ MAPJOIN（td） */ 你可以试试效率大表join优化的改变 还有建议将d9fqqid is null的条件放到前面大表join优化，做成子表的方式，也可以减少join的笛卡尔乘积量。

做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果。大表与小表Join 使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。

当join时有一个或多个小表可以装载进内存时可以使用mapjoin完成。第一种方法是可以加上mapjoin指示 第二种方法是设置 set hive.auto.convert.join=true；来让hive自动优化。

大表一共n条数据，所以共比对m * n次。hive操作是map端的join，小表先放入setup，然后大表切片，可能有多个切片在不同节点运行。

如果平均大小不足的话，就会另外启动一个任务来进行合并。

大小表关联,怎么关联才好

『壹』、使用mapjoin。通过查询CSDN博客了解到，在大小表关联时，比较好的关联方式是使用mapjoin，可以大大提高查询性能。使用MapJoin需要满足以下条件：一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝。

『贰』、在excel中，点击“插入”工具栏。选取“超链接”功能。选取需要关联数据的表格后，点击“确定”即可完成。

『叁』、可以使用VLOOKUP，举个例子，假设表1的数据在A2：C100中，表2的A2中输入了“甲”，B2中输入 =VLOOKUP（A2，Sheet1！A：C，2，）C2中输入 =VLOOKUP（A2，Sheet1！A：C，3，）试试看。

『肆』、首先，我们创建两个工作表，并输入不同内容来演示，我需要把这两个工作表合并。我们同时打开这两个工作表。

Hive优化

可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。

二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。

join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

大数据开发工程师Hive(Hive如何进行优化)

可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto大表join优化的值为true大表join优化，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。

对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选取，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选取：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩大表join优化； ORC支持三种压缩选取：NONE，ZLIB，SNAPPY。

join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。

而使用不同方法写出来的 HiveSQL 语句执行效率也是不一样的，因此为了减少等待的时间，提高服务器的运行效率，大表join优化我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。

**set hive.map.aggr=true；** 在map端中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存，可以根据自己企业的资源情况来设置， 如果我的脚本涉及到的数据量不大的话，我一般不会开启这个参数。

Spark利用广播变量简化大表和小表的join操作

Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。

比如join的时候使用广播的方式，将其中一张表广播到所有的机器节点上，这样一个shuffle操作就变成了一个map操作。广播的方式（map join）适用于join的时候某一张表的数据量比较小的时候，如果两张表都很大，则不适用这种方式。

比如对于大小表进行笛卡尔积的时候。如果直接使用 rddA join rddB，这种性能是很差的。而使用了broadcast，将小表broadcast出去，与大表的每个partition进行join，性能会高很多。

千万级用户系统的SQL调优实战

『壹』、今天咱们继续来看这个千万级用户场景下的运营系统SQL调优案例，上次已经给大家说了一下业务背景 以及SQL，这个SQL就是如下的一个：系统运行时，先COUNT查该结果集有多少数据，再分批查询。

『贰』、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

『叁』、一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

『肆』、要看数据多到何种程度。 比如一个表的笔数只是几百，如果不需要和其他大表关联查询数据，连索引都不用建。 如果是几十万级别的表，一般正确建索引就可以。

『伍』、结果发现是标记为删除的，于是继续扫描下去，导致慢查询！直接kill那个正在删除千万级数据的长事务，所有SQL很快恢复正常。此后，大量数据清理全部放在凌晨执行，那个时候就没什么人使用系统了，所以查询也很少。

大表join优化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大表update 优化、大表join优化的信息别忘了在本站进行查找喔。