증분 데이터를 사용하여 대규모 Hive 테이블을 효율적으로 업데이트하는 방법은 무엇입니까?

Hive의 증분 업데이트: 효율적인 방법

Hive에서 대규모 기본 테이블을 유지하고 주기적으로 증분 업데이트를 로드하는 것은 성능 문제로 인해 어려움을 겪습니다. . Hive는 업데이트 작업을 지원하지만 직접 삭제는 비효율적일 수 있습니다. 다음은 이 시나리오에 접근하기 위한 몇 가지 효과적인 전략입니다.

OVERWRITE를 사용한 FOJ(Full Outer Join)

FOJ를 사용하면 다음 행을 포함하여 두 테이블의 데이터를 결합할 수 있습니다. 그 중 하나만 존재합니다. 증분 업데이트 테이블을 기본 테이블과 결합하면 기존 행을 덮어쓰고 새 행을 삽입할 수 있습니다.

INSERT OVERWRITE target_data [partition()]
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
FULL JOIN
  increment_data i ON (t.PK = i.PK);

UNION ALL with row_number()

또는, UNION ALL 연산 뒤에 row_number()를 사용하면 FOJ보다 더 효율적으로 증분 업데이트를 수행할 수 있습니다.

INSERT INTO target_data
SELECT
  *,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY PK ORDER BY ID) AS row_num
FROM
(SELECT
  *
FROM
  target_data
UNION ALL
SELECT
  *
FROM
  increment_data) AS t;

이 접근 방식은 각 레코드에 고유한 행 번호를 할당합니다. PK는 동일하지만 행 번호가 다른 행은 증분 업데이트를 나타냅니다.

최적화 팁

• 업데이트의 영향을 받는 파티션으로만 파티션을 제한하여 두 방법을 모두 최적화하세요.
• row_number()와 함께 UNION ALL을 사용하면 모든 열을 업데이트할 때 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
• ACID 모드에서 병합 작업을 사용할 수 없는 경우 이러한 전략은 증분 업데이트를 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 증분 데이터를 사용하여 대규모 Hive 테이블을 효율적으로 업데이트하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!