Wie kann man große Hive-Tabellen effizient mit inkrementellen Daten aktualisieren?

Inkrementelle Updates in Hive: Effiziente Methoden

Die Pflege einer großen Haupttabelle in Hive und das regelmäßige Laden inkrementeller Updates stellt aufgrund von Leistungsbedenken eine Herausforderung dar . Obwohl Hive Aktualisierungsvorgänge unterstützt, können direkte Löschvorgänge ineffizient sein. Hier sind einige effektive Strategien, um dieses Szenario anzugehen:

Full Outer Join (FOJ) mit OVERWRITE

FOJ ermöglicht Ihnen das Kombinieren von Daten aus zwei Tabellen, einschließlich Zeilen, die vorhanden sind nur in einem von ihnen vorhanden. Indem Sie die inkrementelle Aktualisierungstabelle mit der Haupttabelle verbinden, können Sie vorhandene Zeilen überschreiben und neue einfügen:

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()

Alternativ: Sie können eine UNION ALL-Operation gefolgt von row_number() verwenden, um inkrementelle Aktualisierungen effizienter zu erreichen als FOJ:

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;

Dieser Ansatz weist jedem Datensatz eine eindeutige Zeilennummer zu. Zeilen mit demselben PK, aber unterschiedlichen Zeilennummern stellen inkrementelle Aktualisierungen dar.

Optimierungstipps

• Optimieren Sie beide Methoden, indem Sie die Partitionen nur auf diejenigen beschränken, die von den Aktualisierungen betroffen sind.
• Die Verwendung von UNION ALL mit row_number() kann bei der Aktualisierung aller zu erheblichen Leistungssteigerungen führen Spalten.
• Für Fälle, in denen Zusammenführungsvorgänge im ACID-Modus nicht verfügbar sind, bieten diese Strategien praktische Lösungen für inkrementelle Aktualisierungen.

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