Comment éviter les produits croisés dans la ruche ?
sélectionnez d’abord les 5 premiers de la table 2, puis effectuez une jointure croisée avec la première table. Ce sera la même chose que la jointure croisée de deux tables et la prise de top5 après la jointure croisée , mais le nombre de lignes jointes dans le premier cas sera bien inférieur.
Comment optimiser une jointure dans Hive ?
optimiser . bucketmapjoin=true ; avant la requête. Si les tables ne remplissent pas les conditions, Hive effectuera simplement la jointure interne normale . Si les deux tables ont le même nombre de compartiments et que les données sont triées par les clés de compartiment, Hive peut effectuer la jointure Sort-Merge plus rapide .
Comment optimiser la jointure croisée dans la ruche ?
Certaines techniques peuvent vous aider à optimiser les requêtes Hive et donc les performances . Lors de l’exécution de JOIN , on doit conserver une table plus grande (en termes de nombre de lignes) sur le côté droit de la clause de jointure . Par exemple, la table ‘A’ a 1 million de lignes et la table B » a 10 000 lignes, alors la requête devrait ressembler à ….
Qu’est-ce que la jointure par défaut dans la ruche ?
1 réponse. Hive prend en charge les jointures equi par défaut . Vous pouvez optimiser votre jointure à l’aide d’une jointure côté carte ou d’une jointure par fusion en fonction de la taille et de l’ordre de tri de vos tables.
Qu’est-ce qu’une jointure croisée SQL ?
Le CROSS JOIN est utilisé pour générer une combinaison appariée de chaque ligne de la première table avec chaque ligne de la deuxième table. Ce type de jointure est également appelé jointure cartésienne . … Le SQL CROSS JOIN fonctionne de manière similaire à ce mécanisme, car il crée toutes les combinaisons appariées des lignes des tables qui seront jointes.
Qu’est-ce que la jointure croisée dans la ruche?
Dans cette recette, vous apprendrez à utiliser une jointure croisée dans Hive . La jointure croisée , également connue sous le nom de produit cartésien, est un moyen de joindre plusieurs tables dans lequel toutes les lignes ou tuples d’une table sont appariés avec les lignes et les tuples d’une autre table.
La jointure croisée est-elle identique à la jointure externe complète ?
Pour SQL Server, CROSS JOIN et FULL OUTER JOIN sont différents. CROSS JOIN est simplement un produit cartésien de deux tables, indépendamment de tout critère de filtre ou de toute condition. FULL OUTER JOIN donne un ensemble de résultats unique de LEFT OUTER JOIN et RIGHT OUTER JOIN de deux tables.
Comment joindre plusieurs tables dans la ruche ?
Ensuite, pour chaque ligne extraite de a, la jointure est calculée avec les lignes mises en mémoire tampon. Si l’indicateur STREAMTABLE est omis, Hive diffuse la table la plus à droite dans la jointure . Un autre indice est le mapjoin qui est utile pour mettre en cache de petites tables en mémoire. Oui, vous pouvez joindre plusieurs tables dans une seule requête.
Combien de tâches MapReduce seront exécutées lorsque plusieurs jointures sont présentes dans une requête Hive et si une seule colonne est utilisée pour joindre les tables ?
1 réponse. Sous le capot, les opérations de jointure sont des travaux MapReduce et une colonne de jointure est convertie en interne en un travail MapReduce , et cela ne dépend jamais du nombre de jointures . Il y a 3 colonnes de jointure différentes ( emp_id, location_id, skill_code) utilisées dans la requête ci-dessus , il y aura donc 3 tâches MR pour cela.
Comment 2 réducteurs communiquent-ils entre eux ?
Chaque instance de tâche a son propre processus JVM. Pour chaque nouvelle instance de tâche, un processus JVM est généré par défaut pour une tâche. 17) Les réducteurs peuvent-ils communiquer entre eux ? Les réducteurs fonctionnent toujours de manière isolée et ils ne peuvent jamais communiquer entre eux selon le paradigme de programmation Hadoop MapReduce.
Combien de mappeurs seront exécutés pour la requête Hive ?
Généralement, un mappeur devrait obtenir 1 à 1.
Pourquoi MapReduce ne s’exécutera-t-il pas si vous exécutez select * from table in hive ?
Lorsqu’elle est interrogée sur les requêtes SELECT , FILTER , LIMIT , cette propriété ignore mapreduce et utilise la tâche FETCH. Par conséquent , Hive peut exécuter une requête sans exécuter la tâche mapreduce .
Le réducteur fonctionnera-t-il ou non si vous utilisez la limite 1 dans n’importe quelle requête HiveQL ?
2. Si nous utilisons la » limite 1″ dans n’importe quelle requête SQL dans Hive , le réducteur fonctionnera-t-il ou non . Rép. Je pense que Reducer fonctionnera , car selon la documentation Hive — Limit indique le nombre de lignes à renvoyer.
La ruche utilise-t-elle MapReduce ?
La partie conjonction du moteur de processus HiveQL et de MapReduce est le moteur d’exécution Hive . Le moteur d’exécution traite la requête et génère des résultats identiques à ceux de MapReduce . Il utilise la saveur de MapReduce . Le système de fichiers distribué Hadoop ou HBASE sont les techniques de stockage de données permettant de stocker des données dans le système de fichiers.
Pourquoi select * from Table query est-il plus rapide que select count (*) from table in hive ?
En effet, la base de données utilise des clés primaires en cluster, de sorte que la requête recherche chaque ligne pour la clé individuellement, ligne par ligne angoissante, et non à partir d’un index. Exécutez la table d’ optimisation . Cela garantira que les pages de données sont physiquement stockées dans un ordre trié.
Comment accélérer l’exécution des requêtes Hive ?
Comment améliorer les performances des requêtes Hive avec Hadoop
- Utilisez le moteur Tez. Apache Tez Engine est une infrastructure extensible permettant de créer un traitement par lots hautes performances et un traitement de données interactif. …
- Utilisez la vectorisation. …
- Utilisez ORCFile. …
- Utilisez le partitionnement. …
- Utilisez le regroupement. …
- Optimisation des requêtes basée sur les coûts .
Comment optimiser les performances des requêtes Hive ?
Performances de Hive – 10 bonnes pratiques pour Apache Hive
- Tables de partitionnement : le partitionnement Hive est une méthode efficace pour améliorer les performances des requêtes sur des tables plus grandes. …
- Dénormalisation des données : …
- Compresser la carte/réduire la sortie : …
- Joindre la carte : …
- Sélection du format d’entrée : …
- Exécution parallèle : …
- Vectorisation : …
- Tests unitaires :
Comment faire la différence entre deux tables dans Hive ?
La meilleure façon de comparer les données est de répartir les données de la table hive d’un cluster à l’autre, puis de créer une table externe sur ces données. Désormais, les deux tables seront disponibles dans le même cluster, vous pourrez donc les comparer facilement.
Comment comparer deux tableaux ?
Comparer des données de tables à l’aide d’un LEFT JOIN Le mot-clé LEFT JOIN T-SQL est utilisé pour récupérer des données à partir de deux tables , en renvoyant tous les enregistrements de la table de gauche et uniquement les enregistrements correspondants de la table de droite et les valeurs NULL de la table de droite lorsqu’il y a pas de correspondance entre les deux tables .
Qu’est-ce qui est stocké dans la ruche pour une table externe ?
Une table externe est une table pour laquelle Hive ne gère pas le stockage. Si vous supprimez une table externe , seule la définition dans Hive est supprimée. Les données restent. Une table interne est une table gérée par Hive .
Comment faire correspondre les données de deux tables en SQL ?
Obtenir un nombre correspondant et non correspondant à partir de deux tables Vous pouvez utiliser une jointure externe complète pour obtenir des enregistrements correspondants et non correspondants ou compter à partir de deux tables contenant des colonnes communes. SELECT Sum(CASE WHEN t1. file_name IS NOT NULL AND t2. file_n IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS matched_count, Sum( CASE WHEN t1.
PEUT-ON JOIN être appliqué sur une seule table ?
Notant que les jointures peuvent être appliquées sur plus de deux tables . Pour appliquer une jointure entre deux tables , une table doit contenir une colonne qui est une référence pour l’autre table . Dans l’exemple ci-dessus, la table Employees doit avoir une colonne qui contient une clé de référence pour le département (ex : Department id).