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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MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分为DDL、DML、DQL、DCL等类别,用于创建、修改、删除数据库和表,插入、更新、删除数据,以及执行复杂的查询操作。1.基本用法包括CREATETABLE创建表、INSERTINTO插入数据和SELECT查询数据。2.高级用法涉及JOIN进行表联接、子查询和GROUPBY进行数据聚合。3.常见错误如语法错误、数据类型不匹配和权限问题可以通过语法检查、数据类型转换和权限管理来调试。4.性能优化建议包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和使用事务来保证数据一致性

InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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