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Wie kann man große Hive-Tabellen effizient und schrittweise aktualisieren?

Nov 17, 2024 am 03:41 AM

How to Efficiently Update Large Hive Tables Incrementally?

Hive: Effiziente inkrementelle Updates für Haupttabellen

Problemübersicht

Pflege großer Haupttabellen in Hive erfordert eine Strategie zur effizienten Handhabung inkrementeller Datenaktualisierungen. Die Herausforderung besteht darin, Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Verwaltung neuer und aktualisierter Daten in Einklang zu bringen.

Ansätze

Ansatz 1: Löschen und Einfügen

  • Aktualisierte Einträge suchen und aus der Haupttabelle entfernen.
  • Neue inkrementelle Einträge einfügen Daten.

Vorteile:Schnelle Einfügungen
Nachteile:Langsame Löschungen

Ansatz 2: Anweisung aktualisieren

  • Verwenden Sie die UPDATE-Anweisung, um Schlüsselwerte abzugleichen und spezifisch zu aktualisieren Felder.

Vorteile: Präzise Aktualisierungen
Nachteile: Sehr langsam aufgrund von逐条更新.

Optimierte Lösung

Wenn der ACID-Modus nicht verfügbar ist, eine Kombination von FULL OUTER JOIN oder UNION ALL und row_number() bietet eine effiziente Lösung:

Abfrage 1 (FULL OUTER JOIN):

insert overwrite target_data [partition()]
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.PK   else t.PK   end as PK,
  ...
  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);
Nach dem Login kopieren

Abfrage 2 (UNION ALLE):

INSERT OVERWRITE TABLE target_data
SELECT * FROM incremental_data
UNION ALL
SELECT * FROM target_data
WHERE
    NOT (PK IN (SELECT PK FROM incremental_data));
Nach dem Login kopieren

Tipps

  • Beschränken Sie Partitionen in JOIN/UNION-Vorgängen für eine schnellere Ausführung.
  • Erwägen Sie die Verwendung UNION ALL, wenn alle Spalten mit new aktualisiert werden müssen Daten.

Vorteile einer optimierten Lösung

  • Schnelle und effiziente Aktualisierungen
  • Verarbeitet sowohl neue als auch aktualisierte Daten genau
  • Skalierbar für große Datensätze

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