MapJoin

Hadoop离线 day16 Hive基本操作

Hadoop离线day16Hive基本操作九、调优9.1Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce）9.2本地模式9.2表的优化9.2.1Join9.2.2MapJoin9.2.3GroupBy9.2.4Count
weixin_39210914·2020-12-29 21:36

数据仓库高级工程师面试（转载）

三范式数据仓库vs数据中台vs数据湖做过实时数仓吗，讲一下hadoop：MapReduce原理，map数、reduce数的参数说一下mapjoin与reducejoinhivesql怎么优化spark和
扎西的德勒·2020-12-21 09:14

hive数据倾斜

hive数据倾斜1.join时产生数据倾斜1.1小表join大表使用mapjoin,左边小表,右边大表,在map端进行join,把小表放到了内存,然后扫描大表进行join.没有shuffle,不走reduce
小涛手记·2020-12-15 12:50

Hive 知识整理--二

目录1.Hive执行流程2.Hive工作原理3.HIve执行顺序4.Hive和传统数据库的比较5.hivesql的mapjoin6.HiveHDFSHBase区别7.维度和度量8.hivesql优化问题
wuli玉shell·2020-09-28 20:32

hive mapjoin使用

为了解决用户的这个问题，考虑使用mapjoin,mapjoin的
lvhuiyin·2020-09-17 12:41

hadoop之Map join和Reduce join (13)

目录Mapjoin（Distributedcache分布式缓存）使用场景解决方案具体办法：采用distributedcache数据实例：reducejoin1）原理：2）该方法的缺点Mapjoin（Distributedcache
怒放de生命2010·2020-09-15 22:00

Spark数据倾斜问题

目录数据倾斜的常见解决方法对于源数据聚合源数据过滤导致倾斜的key对于计算过程提高shuffle操作reduce并行度使用随机key实现双重聚合将reducejoin转换为mapjoinsample采样倾斜
K. Bob·2020-09-15 13:15

Hive mapjoin使用(数据倾斜优化)

为了解决用户的这个问题，考虑使用mapjoin,mapjoin的
TechChan·2020-09-15 00:08

spark调优之大rdd倾斜解决：sample采样倾斜key单独进行join

spark调优之大rdd数据倾斜解决：ps：如果rdd有一个数据量比较小的话，是可以通过broadcast转化成mapjoin的；如果是两个大rdd，其中倾斜的key少的话=》sample采样倾斜key
嘉平11·2020-09-14 02:55

hive mapjoin

selectt1.a,t1.bfromAjoinBon(A.a=B.aandA.lD=20201190)该语句中B表有30亿行记录，A表只有100行记录，而且B表中数据倾斜特别严重，有一个key上有10亿行记录，在运行过程中特别的慢。MAPJION会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，而普通的join则是类似于mapreduce模型中的filejoin，需
gangdream·2020-09-13 18:53

hive的map join

Hive的mapjoin什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。
流云先生·2020-09-13 00:23

Hive的Map端连接方法

有如下两种方法实现：1、//连接暗示/*+MAPJOIN(employee)*/SELECT/*+MAPJOIN(employee)*/c.
缘定三石·2020-09-12 09:03

Spark：对数据倾斜的八种处理方法

Task所处的源码位置5.解决方案方案一：使用HiveETL预处理方案二：过滤导致倾斜的key方案三：提高Shuffle操作并行度方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）方案五：将reducejoin转为mapjoin
花和尚也有春天·2020-09-11 05:27

Joiner使用Demo

其主要的的用法有三种：Joiner.on(“字符串连接符”);withKeyValueSeparator方法返回一个MapJoiner对象appendTo方法具体功能是咋样子的，大家运行一下代码就知道结果了
jiangchengzi_·2020-08-26 07:33

十四、MapReduce中的Join操作

众所周知，MapReduce中最主要的两个过程是Map阶段和Reduce阶段，对于Join操作来说，当然也分MapJoin和ReduceJoin。
象在舞·2020-08-25 13:15

hive MapJoin 异常 ： return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask

相同，则不插入，即不存在则插入，否则不插入，这样一个sql，可是执行时报了内存异常，具体信息是：2018-08-1413:45:17Startingtolaunchlocaltasktoprocessmapjoin
ikeguang·2020-08-24 14:23

[Spark SQL基础]-- 基本语法之 select [hints ...]

背景今天偶然有机会看见了以前一位同学在join中使用了mapjoin小表广播的优化，由此激起了我对select语法中的hints部分的深入挖掘，并分享出来，供小伙伴们参考，不足之处，还望赐教！
highfei2011·2020-08-22 16:26

【原创】大叔问题定位分享（11）Spark中对大表子查询加limit为什么会报Broadcast超时错误...

如果一个是大表，一个是小表，正常的map-reduce流程需要shuffle，这会导致大表数据在节点间网络传输，常见的优化方式是将小表读到内存中并广播到大表处理，避免shuffle+reduce；在hive中叫mapjoin
weixin_30670151·2020-08-22 15:14

hive mapjoin MapJoinMemoryExhaustionException

Causedby:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:HiveRuntimeErrorwhileprocessingrow{"aid":252511110,"property":"{\"aid\":252511110,\"alvl\":0,\"avn\":0,\"avdn\":0,\"avpn\":0,\"avcn\":0,\"avsn
旺财旺财·2020-08-21 22:07

hive执行任务报错Execution failed with exit status: 3

2014-12-1803:21:03Startingtolaunchlocaltasktoprocessmapjoin;maximummemory=10654842882014-12-1803:21:08Processingrows
weixin_30443075·2020-08-21 06:31

MepReduce面试题：MapReduce join

1.mapjoin缺点：只适合大小表join优点：不会出现数据倾斜实现：将小表数据加入缓存分发到各个计算节点,按连接关键字建立索引job.addCacheFile(newURI(“xxxxxxx”));
谦卑t·2020-08-21 05:58

hive执行任务报错Execution failed with exit status 3

解决方法：在hive中执行下面两个命令sethive.auto.convert.join=false;关闭自动转化MapJoin，默认为true;sethive.ignore.mapjoin.hint=
在数据里搬砖的兔子·2020-08-21 03:45

[MapReduce] Join操作在mapreduce中的实现

Join操作分为MapJoin/ReduceJoinReduceJoin(存在数据倾斜的可能)Map端主要工作:为来自不同表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同的来源，以连接字段作为key，其余部分加上标签作为
猛男落泪为offer·2020-08-20 22:20

[MapReduce] Join操作在mapreduce中的实现

Join操作分为MapJoin/ReduceJoinReduceJoin(存在数据倾斜的可能)Map端主要工作:为来自不同表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同的来源，以连接字段作为key，其余部分加上标签作为
猛男落泪为offer·2020-08-20 16:38

[MapReduce] Join操作在mapreduce中的实现

Join操作分为MapJoin/ReduceJoinReduceJoin(存在数据倾斜的可能)Map端主要工作:为来自不同表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同的来源，以连接字段作为key，其余部分加上标签作为
猛男落泪为offer·2020-08-20 16:37

关于hive与es整合遇到的问题

1、Errorwhilecompilingstatement:FAILED:SemanticExceptionGenerateMapJoinTaskError:Unabletofindclass:org.elasticsearch.hadoop.hive.EsHiveInputFormatSerializationtrace
大数据小蜗牛·2020-08-20 14:09

MapReduce 实现 join 文件数据（四）

今天我们将介绍使用mapreduce中mapjoin与reducejoin两种方式对数据的关联并输出。一、先看数据：image
小飞牛_666·2020-08-19 23:34

Hive优化-大表join大表优化

5、大表join大表优化如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢？比如超过了1GB大小？这种就是大表join大表的问题。
数仓大山哥·2020-08-19 10:39

Hive中Join的原理和机制

笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce阶段完成join）和MapJoin（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。
xyh1re·2020-08-18 12:28

【Hive】Hive笔记：Hive调优总结——数据倾斜，join表连接优化

常见的Hive调优的方法：列剪裁、MapJoin操作、GroupBy操作、合并小文件。
weixin_30642029·2020-08-18 12:48

110.Spark大型电商项目-各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案

摘要内容聚合源数据过滤导致倾斜的key提高shuffle并行度：spark.sql.shuffle.partitions双重groupbyreducejoin转换为mapjoin：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
StriveFarrell·2020-08-18 11:02

面试必问&数据倾斜

心得点击上方蓝字关注～目录：一、数据倾斜介绍与定位二、解决方法一：聚合数据源三、解决方法二：提高shuffle操作reduce并行度四、解决方法之三：随机key实现双重聚合五、解决方法之四：将reducejoin转换为mapjoin
echoy_189·2020-08-18 11:52

Hive中数据倾斜解决实例

由于数据使用公司数据，表名都重新换过，数据量保持不变）表名信息如下，假设有两张表:tmp_user，数据量：267772tmp_user_log,数据量：5,617,310,131初始SQL如下：SELECT/*+mapjoin
Brad_Q1·2020-08-18 10:21

数据倾斜的解决方案

目录方案一硬编码方案二mapjoin这篇文章给大家介绍两种数据倾斜的代码层解决方案。方案1：硬编码，将倾斜的值打散。
泽米·2020-08-18 10:08

MapReduce之MapJoin案例

@目录使用场景优点具体办法：采用DistributedCache案例需求分析代码实现使用场景MapJoin适用于一张表十分小、一张表很大的场景。
孙晨c·2020-08-17 13:00

Hive的join方式

Hive的三种join方式：Common/Shuffle/ReduceJoin（正常/一般情况）MapJoin（大小表join、不等值join、结合unionall）SMB(Sort-Merge-Buket
K. Bob·2020-08-14 16:24

记一次 @Transactional不生效的问题

今天写代码的时候有一个service需要用到事务，故使用@Transactional注解@TransactionalMapjoinTeam(LongteamId,LonguserId)throwsException
rt2100·2020-08-14 11:51

Spark零基础入门第十课：spark数据倾斜后怎么办？？

现象：5.解决方案：方案一：使用HIVEETL进行预处理方案二：过滤少数导致倾斜的key方案三：提高shuffle操作的并行度方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）方案五：将reducejoin转为mapjoin
蛋蛋淡淡定·2020-08-14 09:46

大数据技术之_32_大数据面试题_01_Hive 基本面试 + Hive 数据分析面试 + Flume + Kafka 面试

7、hive分区跟分桶的区别8、hive如何动态分区9、mapjoin优化手段1
黑泽君·2020-08-12 13:58

Google Guava 字符串处理

而且还派生了MapJoiner类用于连接多个Map，可以同时制定Map之间的连接符和keyvalue之间的连接
tuacy·2020-08-11 01:19

Hive的数据倾斜及优化

数据插入5）jvm重用:通过参数配置一个container中重复运行的task数量6）小文件合并：多个文件进行逻辑合并7）reducetask的个数8）合理设计分桶9）合理设计分区10）join:能使用mapjoin
qq_39682761·2020-08-10 19:48

MAPJOIN来解决实际的问题

最近开发中遇到几种应用，刚好使用MAPJOIN来解决实际的问题。
达达喜羊羊·2020-08-10 06:01

Hive从入门到放弃——Hive优化实践（十六）

背景  Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化，从项目实际来说,join相关的优化占了Hive优化的大部分内容，而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin
╭⌒若隐_RowYet·2020-08-10 06:06

Hive-调优，表的优化，谓词下推，负载均衡，去重统计

文章目录谓词下推(Predicatepushdown)MapJoinGroupByCount(Distinct)去重统计谓词下推(Predicatepushdown)空key转换有时虽然某个key为空对应的数据很多
Demik·2020-08-06 10:17

MySQL查询优化器源码分析--多表连接优化算法入口，choose_plan()

代码分析：staticvoidchoose_plan(JOIN*join,table_mapjoin_tables)//join_tables，有待连接的多个表{......if(straight_join
那海蓝蓝·2020-08-05 00:40

Spark从入门到精通第十一课： Spark中的宽窄依赖 && Spark中的Shuffle && 内存管理策略

算子：map、union、mapjoin和broadcastjoin。宽依赖：对于一个父rdd，子rdd的一个分区依赖其多个分区.宽依赖需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。
Mr_249·2020-07-31 20:59

hive优化笔记

大小表关联sethive.auto.convert.join=true;--大表关联小表，把小表自动加载到内存中，相当于写了一个mapjoinsethive.mapjoin.smalltable.filesize
Signal_Du·2020-07-31 14:45

MapReduce API

MapJoinMapJoinpackagea.b.c;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException
佑熙·2020-07-30 21:37

hive优化（二）

问题6：使用mapjoin解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大，怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到mapjoin会出现bug或异常，这时就需要特别的处理。
mengxb12138·2020-07-30 19:10

MapReduce的ReduceJoin和MapJoin

Join在SQL中就表示两张或多张表的连接，在MapReduce中也可能存在这种连接，只不过是文件间的连接，例如下面这种需求：需要合并一下两张表：a表：#id#pid#amount100101110020221003033100401410050251006036b表：#pid#pname01小米02华为03格力要求将这两个表合并把第一个表的pid替换成第二个表中对应的pname这个需求在SQL中
XXuan_·2020-07-30 14:19
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