天之見證
天之見證

Hive 差集实现

1. IN query plan

1. NOT IN 

select * from id_full as a
where a.id not in (select id from id_incr where day=20180512)

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-4 is a root stage
  Stage-8 depends on stages: Stage-4 , consists of Stage-10, Stage-1
  Stage-10 has a backup stage: Stage-1
  Stage-7 depends on stages: Stage-10
  Stage-6 depends on stages: Stage-1, Stage-7 , consists of Stage-9, Stage-2
  Stage-9 has a backup stage: Stage-2
  Stage-5 depends on stages: Stage-9
  Stage-2
  Stage-1
  Stage-0 depends on stages: Stage-5, Stage-2

主要执行job的有以下3个, stage详细信息:

stage-4

Stage: Stage-4
  Map Reduce
    Map Operator Tree:
        TableScan
          alias: id_incr
          filterExpr: ((day = 20180512) and id is null) (type: boolean)
          Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692352 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Filter Operator
            predicate: id is null (type: boolean)
            Statistics: Num rows: 7466531 Data size: 7527345671 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              Statistics: Num rows: 7466531 Data size: 7527345671 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Group By Operator
                aggregations: count()
                mode: hash
                outputColumnNames: _col0
                Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Reduce Output Operator
                  sort order: 
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  value expressions: _col0 (type: bigint)
    Reduce Operator Tree:
      Group By Operator
        aggregations: count(VALUE._col0)
        mode: mergepartial
        outputColumnNames: _col0
        Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
        Filter Operator
          predicate: (_col0 = 0) (type: boolean)
          Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Select Operator
            expressions: 0 (type: bigint)
            outputColumnNames: _col0
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Group By Operator
              keys: _col0 (type: bigint)
              mode: hash
              outputColumnNames: _col0
              Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              File Output Operator
                compressed: false
                table:
                    input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                    output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                    serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazybinary.LazyBinarySerDe

不太明白这个stage的意义,根据这个自己实现了一个sql可以给出类似的stage

select * from (
  select count(id) as cnt from id_incr where day=20180512 and id is null
) as a
where cnt = 0

stage-7

Stage: Stage-7
  Map Reduce
    Map Operator Tree:
        TableScan
          alias: a
          Statistics: Num rows: 4025608842 Data size: 8412504677023 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Map Join Operator
            condition map:
                 Left Semi Join 0 to 1
            keys:
              0 
              1 
            outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7, _col8, _col9, _col10, _col11, _col12, _col13, _col14, _col15, _col16, _col17, _col18, _col19
            Statistics: Num rows: 4428169822 Data size: 9253755345295 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            File Output Operator
              compressed: false
              table:
                  input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                  output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                  serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazybinary.LazyBinarySerDe
    Local Work:
      Map Reduce Local Work

有个mapjoin的动作,没有reduce

Stage-2

Stage: Stage-2
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            Reduce Output Operator
              key expressions: _col0 (type: string)
              sort order: +
              Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)
              Statistics: Num rows: 4428169822 Data size: 9253755345295 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              value expressions: _col1 (type: string), _col2 (type: string), _col3 (type: string), _col4 (type: string), _col5 (type: string), _col6 (type: string), _col7 (type: string), _col8 (type: string), _col9 (type: string), _col10 (type: string), _col11 (type: string), _col12 (type: string), _col13 (type: string), _col14 (type: string), _col15 (type: string), _col16 (type: string), _col17 (type: string), _col18 (type: string), _col19 (type: string)
          TableScan
            alias: id_incr
            filterExpr: (day = 20180512) (type: boolean)
            Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: id (type: string)
              outputColumnNames: _col0
              Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Reduce Output Operator
                key expressions: _col0 (type: string)
                sort order: +
                Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)
                Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
      Reduce Operator Tree:
        Join Operator
          condition map:
               Left Outer Join0 to 1
          keys:
            0 _col0 (type: string)
            1 _col0 (type: string)
          outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7, _col8, _col9, _col10, _col11, _col12, _col13, _col14, _col15, _col16, _col17, _col18, _col19, _col24
          Statistics: Num rows: 4870986909 Data size: 10179131100451 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Filter Operator
            predicate: _col24 is null (type: boolean)
            Statistics: Num rows: 2435493454 Data size: 5089565549180 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: _col0 (type: string), _col1 (type: string), _col2 (type: string), _col3 (type: string), _col4 (type: string), _col5 (type: string), _col6 (type: string), _col7 (type: string), _col8 (type: string), _col9 (type: string), _col10 (type: string), _col11 (type: string), _col12 (type: string), _col13 (type: string), _col14 (type: string), _col15 (type: string), _col16 (type: string), _col17 (type: string), _col18 (type: string), _col19 (type: string)
              outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7, _col8, _col9, _col10, _col11, _col12, _col13, _col14, _col15, _col16, _col17, _col18, _col19
              Statistics: Num rows: 2435493454 Data size: 5089565549180 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              File Output Operator
                compressed: false
                Statistics: Num rows: 2435493454 Data size: 5089565549180 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                table:
                    input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                    output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
                    serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

map: 两个TableScan读取数据

reduce: 两表join,然后再predicate: _col24 is null (type: boolean)

2. IN examples

select * from (
    select stack(4, 
        'a', null, 'b', 'a'
    ) as key
) a
where a.key not in  (select key from (select stack(2, 'a', null) as key) b);

output:

# nothing

select * from (
    select stack(4, 
        'a', null, 'b', 'a'
    ) as key
) a
where a.key not in  ('a', null);

output:

# nothing

IN语句中只要有null就不会查出数据

3. EXISTS query plan

1. NOT EXISTS 

select * from id_full as a
where not exists (select id from id_incr as b where day=20180512 and a.id =b.id)

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-4 is a root stage , consists of Stage-1
  Stage-1
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-4
    Conditional Operator

  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: a
            Statistics: Num rows: 4025608842 Data size: 8412504677023 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Reduce Output Operator
              key expressions: id (type: string)
              sort order: +
              Map-reduce partition columns: id (type: string)
              Statistics: Num rows: 4025608842 Data size: 8412504677023 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              value expressions: _col1 (type: string), ....
          TableScan
            alias: b
            filterExpr: (day = 20180512) (type: boolean)
            Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: id (type: string)
              outputColumnNames: _col1
              Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Reduce Output Operator
                key expressions: _col1 (type: string)
                sort order: +
                Map-reduce partition columns: _col1 (type: string)
                Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
      Reduce Operator Tree:
        Join Operator
          condition map:
               Left Outer Join0 to 1
          keys:
            0 id (type: string)
            1 _col1 (type: string)
          outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7, _col8, _col9, _col10, _col11, _col12, _col13, _col14, _col15, _col16, _col17, _col18, _col19, _col25
          Statistics: Num rows: 4428169822 Data size: 9253755345295 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Filter Operator
            predicate: _col25 is null (type: boolean)
            Statistics: Num rows: 2214084911 Data size: 4626877672647 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: _col0 (type: string), _col1 (type: string), _col2 (type: string), _col3 (type: string), _col4 (type: string), _col5 (type: string), _col6 (type: string), _col7 (type: string), _col8 (type: string), _col9 (type: string), _col10 (type: string), _col11 (type: string), _col12 (type: string), _col13 (type: string), _col14 (type: string), _col15 (type: string), _col16 (type: string), _col17 (type: string), _col18 (type: string), _col19 (type: string)
              outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7, _col8, _col9, _col10, _col11, _col12, _col13, _col14, _col15, _col16, _col17, _col18, _col19
              Statistics: Num rows: 2214084911 Data size: 4626877672647 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              File Output Operator
                compressed: false
                Statistics: Num rows: 2214084911 Data size: 4626877672647 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                table:
                    input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                    output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
                    serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

map: 两个TableScan

reduce: 两表join,然后再predicate: _col25 is null (type: boolean)

4. EXISTS examples

select * from (
    select stack(4, 
        'a', null, 'b', 'a'
    ) as key
) a
where not exists  (select key from (select stack(2, 'a', null) as key) b where a.key = b.key)

output:

NULL
b

5. LEFT JOIN query plan

select * from id_full as a
left join (select id from id_incr as b where day=20180512) as b
on a.id = b.id
where b.id is null

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-4 is a root stage , consists of Stage-1
  Stage-1
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-4
    Conditional Operator

  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: b
            filterExpr: (day = 20180512) (type: boolean)
            Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: id (type: string)
              outputColumnNames: _col0
              Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Reduce Output Operator
                key expressions: _col0 (type: string)
                sort order: +
                Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)
                Statistics: Num rows: 14933063 Data size: 15054692244 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          TableScan
            alias: a
            Statistics: Num rows: 4025608842 Data size: 8412504677023 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Reduce Output Operator
              key expressions: id (type: string)
              sort order: +
              Map-reduce partition columns: id (type: string)
              Statistics: Num rows: 4025608842 Data size: 8412504677023 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              value expressions: id (type: string), ...
      Reduce Operator Tree:
        Join Operator
          condition map:
               Left Outer Join0 to 1
          keys:
            0 id (type: string)
            1 _col0 (type: string)
          outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7, _col8, _col9, _col10, _col11, _col12, _col13, _col14, _col15, _col16, _col17, _col18, _col19, _col24
          Statistics: Num rows: 4428169822 Data size: 9253755345295 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Filter Operator
            predicate: _col24 is null (type: boolean)
            Statistics: Num rows: 2214084911 Data size: 4626877672647 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: _col0 (type: string), _col1 (type: string), _col2 (type: string), _col3 (type: string), _col4 (type: string), _col5 (type: string), _col6 (type: string), _col7 (type: string), _col8 (type: string), _col9 (type: string), _col10 (type: string), _col11 (type: string), _col12 (type: string), _col13 (type: string), _col14 (type: string), _col15 (type: string), _col16 (type: string), _col17 (type: string), _col18 (type: string), _col29 (type: string), null (type: string)
              outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7, _col8, _col9, _col10, _col11, _col12, _col13, _col14, _col15, _col16, _col17, _col18, _col19, _col20
              Statistics: Num rows: 2214084911 Data size: 4626877672647 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              File Output Operator
                compressed: false
                Statistics: Num rows: 2214084911 Data size: 4626877672647 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                table:
                    input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                    output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
                    serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

可以看到这个stage和NOT EXISTS的stage是一样的

6. 结论

在求差集上NOT EXISTS和LEFT JOIN在执行上是等价的.

而NOT IN需要分以下2种情况:

  1. 如果子查询的结果中没有NULL,则返回结果和NOT EXISTS,LEFT JOIN是一样的,只不过会多2个stage
  2. 如果子查询的结果中有NULL,则返回的结果为空,这点不同于NOT EXISTS,LEFT JOIN

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    1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。 应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
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    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
  • 基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper分布式共享锁
    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他