當處理頻繁的大規模更新時，如何有效率地更新Hive主表中的資料？-java教程-PHP中文網

當處理頻繁的大規模更新時，如何有效率地更新Hive主表中的資料？

Barbara Streisand

發布： 2024-11-15 08:20:03

原創

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

Hive 主表高效的增量更新

在Hive 倉庫中，維護中心表資料的最新至關重要，尤其是頻繁的大規模資料更新更新。為了應對這項挑戰，有兩種主要方法：

選項1：刪除並插入

此方法旨在識別並從主表中刪除過時的條目，然後插入新的增量數據。雖然插入效率很高，但刪除過程可能非常耗時。

選項 2：就地更新

使用 Hive UPDATE 語句，可以根據匹配鍵修改現有條目價值觀。然而，這種方法的缺點是，由於需要單獨更新每個條目，因此處理速度可能較慢。

最佳化解決方案：FULL OUTER JOIN

為了提高效能，更有效的替代方案是使用增量資料和主表之間的FULL OUTER JOIN：

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);

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透過對目標資料進行分區並使用分區過濾器，可以進一步優化聯接操作以僅關注受影響的分區。

替代方案：UNION ALL 行編號

對於需要用新資料更新所有列的情況，可以採用UNION ALL 和行編號的組合，這比FULL OUTER JOIN 方法更快：

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

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此技術為組合結果集中的每一行分配唯一的行號，從而允許識別需要更新的行：

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

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INSERT OVERWRITE
INTO
  target_data
SELECT
  *
FROM
  combined_data
WHERE
  combined_data.rownum = 1

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使用這些最佳化技術可以顯著提升Hive 增量更新的效能，確保高效率的資料管理和最新資訊的及時可用性。

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