hive大数据除重问题研究 存量表: store 增量表: incre 字段: 1. p_key 除重主键 2. w_sort 排序依据 3. info 其他信息 方法一(union all + row_number()over ):insert overwrite table limao_store select p_key,sort_word from ( select tmp1.*, row_num
hive大数据除重问题研究
存量表: store
增量表: incre
字段:
1. p_key 除重主键
2. w_sort 排序依据
3. info 其他信息
方法一(union all + row_number()over ): insert overwrite table limao_store select p_key,sort_word from ( select tmp1.*, row_number() over(distribute by sort_word sort by p_key desc) rownum from ( select * from limao_store union all select * from limao_incre ) tmp1 ) hh where hh.rownum = 1; 分析, 长表排序 方法二(left outer join + union all): 注意: hive 不支持 顶层 union all ,而且union all 结果必须有别名 insert overwrite table limao_store select t.p_key,t.sort_word from ( select s.p_key,s.sort_word from limao_store s left outer join limao_incre i on(s.p_key=i.p_key) where i.p_key=null union all select p_key,sort_word from limao_incre); 分析: 不能识别 incre中的重复数据 长表关联 , 表宽度加倍 方法三(left outer join + insert into) insert overwrite table store select s.* from store s left outer join incre i on(s.p_key=i.p_key) where i.p_key=null insert into table jm_g_l_cust_secu_acct select * from jm_g_l_cust_secu_acct_tmp; 分析: insert into 最好不用。 使用insert into 在hdfs中的表现为,在表(分区)文件夹下,建立新的文件 存放insert into数据, 造成文件碎片,降低以后该表查询效率。 ================================================================================== use nets_life; create table limao_store ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; create table limao_incre ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; 建表语句 use nets_life; create table limao_store ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; create table limao_incre ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ===================================================== ================================================================================================
总结: 方法二和方法三原理相同。 方法三建议避免
方法二、方法三 暗含逻辑:
1.增量同步数据(incre)和存量数据(store)冲突时,总是认为增量数据为最新的
2.无论增量数据表 还是 存量数据表, 表内没有重复字段
方法一, 不暗含上述逻辑。 全部合并,严格按排序字段排名取第一
一千万数据 store 和 一百万数据 incre 测试结果
方法一: Time taken: 317.677 seconds
方法二: Time taken: 106.032 seconds
总结: 方法二时间使用上大幅度少于方法一,但没有内部除重功能,只能用于比较除重。
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Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.

MySQL ist keine Programmiersprache, aber seine Abfragesprache SQL hat die Eigenschaften einer Programmiersprache: 1. SQL unterstützt bedingte Beurteilung, Schleifen und variable Operationen; 2. Durch gespeicherte Prozeduren, Auslöser und Funktionen können Benutzer komplexe logische Operationen in der Datenbank ausführen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.


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