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How to Efficiently Perform Incremental Data Updates in Hive?

Hive 中高效的增量数据更新

Hive 提供了各种在主表中增量更新数据的方法。让我们探讨一下最有效的方法。

Full Outer Join

如果 ACID 模式的合并操作不可用,您可以使用 Full Outer Join 来查找要合并的条目。更新:

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);

将所有与行合并Number

或者,您可以将 UNION ALL 与 row_number() 一起使用以避免完全联接:

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;

如果您希望使用以下值更新所有列,此解决方案特别有效新数据。

分区优化

至为了提高性能,您可以使用 WHEREpartition_colIN(selectdistinctpartition_colfromincrement_data)子句限制 target_data 表中将被覆盖的分区。此外,将分区列表作为 WHERE 子句中的参数传递可以进一步加速操作。

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