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HeimJavajavaLernprogrammWie führt man in Hive effizient inkrementelle Datenaktualisierungen durch?

How to Efficiently Perform Incremental Data Updates in Hive?

Effiziente inkrementelle Datenaktualisierungen in Hive

Hive bietet verschiedene Ansätze zur inkrementellen Aktualisierung von Daten innerhalb einer Haupttabelle. Lassen Sie uns die effektivsten Methoden erkunden.

Vollständiger äußerer Join

Wenn der Zusammenführungsvorgang im ACID-Modus nicht verfügbar ist, können Sie einen vollständigen äußeren Join verwenden, um Einträge zu finden aktualisiert:

insert overwrite target_data [partition() if applicable]
SELECT
  case when i.PK is not null then i.PK   else t.PK   end as PK,
  case when i.PK is not null then i.COL1 else t.COL1 end as COL1,
  ...
  case when i.PK is not null then i.COL_n else t.COL_n end as COL_n
FROM
    target_data t --restrict partitions if applicable
    FULL JOIN increment_data i on (t.PK=i.PK);

Alle mit Zeile vereinen Zahl

Alternativ können Sie UNION ALL mit row_number() verwenden, um den vollständigen Join zu vermeiden:

INSERT INTO target_data (pk, col1, col2, ...)
SELECT pk, col1, col2, ...
FROM increment_data
WHERE pk NOT IN (SELECT pk FROM target_data)
UNION ALL
SELECT pk, col1, col2, ...
FROM target_data;

Diese Lösung ist besonders effizient, wenn Sie alle Spalten mit aktualisieren möchten neue Daten.

Partitionsoptimierung

Um die Leistung zu verbessern, können Sie Partitionen einschränken in der Tabelle target_data, die mithilfe der Klausel WHERE partition_col IN (wählen Sie eine bestimmte Partitionsspalte aus inkrementierten Daten aus) überschrieben werden. Darüber hinaus kann die Übergabe der Partitionsliste als Parameter in der WHERE-Klausel den Vorgang weiter beschleunigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man in Hive effizient inkrementelle Datenaktualisierungen durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
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