Rumah >Java >javaTutorial >Bagaimanakah saya boleh mengemas kini data dengan cekap dalam Jadual Utama Hive apabila berurusan dengan kemas kini berskala besar yang kerap?

Bagaimanakah saya boleh mengemas kini data dengan cekap dalam Jadual Utama Hive apabila berurusan dengan kemas kini berskala besar yang kerap?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-11-15 08:20:03870semak imbas

How can I efficiently update data in a Hive Main Table when dealing with frequent large-scale updates?

Kemas Kini Penambahan yang Cekap dalam Jadual Utama Hive

Dalam gudang Hive, adalah penting untuk mengekalkan data terkini dalam jadual pusat, terutamanya dengan skala besar yang kerap kemas kini. Untuk menangani cabaran ini, terdapat dua pendekatan utama:

Pilihan 1: Padam-dan-Sisipkan

Kaedah ini bertujuan untuk mengenal pasti dan mengalih keluar masukan lapuk daripada jadual utama dan kemudian memasukkan tambahan baharu data. Walaupun sisipan adalah cekap, proses pemadaman boleh memakan masa.

Pilihan 2: Kemas Kini Di Tempat

Menggunakan pernyataan Hive UPDATE, anda boleh mengubah suai entri sedia ada berdasarkan kunci yang sepadan nilai. Walau bagaimanapun, pendekatan ini mempunyai kelemahan pemprosesan yang berpotensi lebih perlahan kerana keperluan untuk mengemas kini setiap entri secara individu.

Penyelesaian Dioptimumkan: FULL OUTER JOIN

Untuk meningkatkan prestasi, alternatif yang lebih cekap ialah menggunakan JOIN LUAR PENUH antara data kenaikan dan jadual utama:

insert overwrite target_data [partition() if applicable]
SELECT
  --select new if exists, old if not exists
  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); 

Dengan membahagikan data sasaran dan menggunakan penapis partition, operasi cantuman boleh dioptimumkan lagi untuk memfokuskan pada partition yang terjejas sahaja.

Alternatif: UNION ALL Row Numbering

Untuk kes di mana semua lajur perlu dikemas kini dengan data baharu , gabungan UNION ALL dan penomboran baris boleh digunakan, yang lebih pantas daripada FULL OUTER JOIN kaedah:

SELECT
  PK,
  COL1,
  ... 
  COL_n,
  row_number() OVER (PARTITION BY PK ORDER BY PK) as rownum
FROM 
  (
    SELECT 
      * 
    FROM 
      target_data 
    UNION ALL
    SELECT 
      * 
    FROM 
      increment_data
  ) 
GROUP BY
  PK, COL1, ..., COL_n

Teknik ini memberikan nombor baris unik kepada setiap baris dalam set hasil gabungan, membenarkan pengenalan baris yang perlu dikemas kini:

DELETE
FROM
  target_data
WHERE
  EXISTS (
    SELECT
      1
    FROM
      combined_data
    WHERE
      combined_data.PK = target_data.PK
      AND combined_data.rownum > 1
  )
INSERT OVERWRITE
INTO
  target_data
SELECT
  *
FROM
  combined_data
WHERE
  combined_data.rownum = 1

Menggunakan teknik yang dioptimumkan ini boleh meningkatkan prestasi kemas kini tambahan dalam Hive dengan ketara, memastikan pengurusan data yang cekap dan ketersediaan tepat pada masanya maklumat terkini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh mengemas kini data dengan cekap dalam Jadual Utama Hive apabila berurusan dengan kemas kini berskala besar yang kerap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn