Wie kann ich Daten in einer Hive-Haupttabelle bei häufigen umfangreichen Aktualisierungen effizient aktualisieren?

Effiziente inkrementelle Aktualisierungen in der Hive-Haupttabelle

In einem Hive-Warehouse ist es von entscheidender Bedeutung, aktuelle Daten in zentralen Tabellen zu verwalten, insbesondere bei häufigen großen Datenmengen Aktualisierungen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, gibt es zwei Hauptansätze:

Option 1: Löschen und Einfügen

Diese Methode zielt darauf ab, veraltete Einträge aus der Haupttabelle zu identifizieren und zu entfernen und dann die neuen inkrementellen Einträge einzufügen Daten. Während Einfügungen effizient sind, kann der Löschvorgang zeitaufwändig sein.

Option 2: Update-in-Place

Mit der Hive UPDATE-Anweisung ist es möglich, vorhandene Einträge basierend auf dem passenden Schlüssel zu ändern Werte. Dieser Ansatz hat jedoch den Nachteil, dass die Verarbeitung möglicherweise langsamer ist, da jeder Eintrag einzeln aktualisiert werden muss.

Optimierte Lösung: FULL OUTER JOIN

Um die Leistung zu verbessern, ist die Verwendung eine effizientere Alternative ein FULL OUTER JOIN zwischen den Inkrementierungsdaten und der Haupttabelle:

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); 

Durch Partitionierung der Zieldaten und Verwendung eines Partitionsfilters kann der Join-Vorgang weiter optimiert werden, um sich nur auf die betroffenen Partitionen zu konzentrieren.

Alternative: UNION ALL-Zeilennummerierung

In Fällen, in denen alle Spalten mit neuen Daten aktualisiert werden müssen, kann eine Kombination aus UNION ALL und Zeilennummerierung verwendet werden, die schneller ist als die FULL OUTER JOIN-Methode :

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

Diese Technik weist jeder Zeile im kombinierten Ergebnissatz eine eindeutige Zeilennummer zu und ermöglicht so die Identifizierung von Zeilen, die aktualisiert werden müssen:

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

Beschäftigen Diese optimierten Techniken können die Leistung inkrementeller Aktualisierungen in Hive erheblich verbessern und so eine effiziente Datenverwaltung und zeitnahe Verfügbarkeit aktueller Informationen gewährleisten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Daten in einer Hive-Haupttabelle bei häufigen umfangreichen Aktualisierungen effizient aktualisieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!