Comment puis-je mettre à jour efficacement les données dans une table principale Hive lorsque je fais face à des mises à jour fréquentes à grande échelle ?

Mises à jour incrémentielles efficaces dans la table principale Hive

Dans un entrepôt Hive, il est crucial de maintenir à jour les données dans les tables centrales, en particulier lors des opérations fréquentes à grande échelle. mises à jour. Pour relever ce défi, il existe deux approches principales :

Option 1 : Supprimer et insérer

Cette méthode vise à identifier et supprimer les entrées obsolètes de la table principale, puis à insérer la nouvelle entrée incrémentielle. données. Bien que les insertions soient efficaces, le processus de suppression peut prendre du temps.

Option 2 : mise à jour sur place

À l'aide de l'instruction Hive UPDATE, il est possible de modifier les entrées existantes en fonction de la clé correspondante. valeurs. Cependant, cette approche présente l'inconvénient d'un traitement potentiellement plus lent en raison de la nécessité de mettre à jour chaque entrée individuellement.

Solution optimisée : FULL OUTER JOIN

Pour améliorer les performances, une alternative plus efficace consiste à utiliser une FULL OUTER JOIN entre les données d'incrémentation et la table principale :

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); 

En partitionnant les données cibles et en utilisant un filtre de partition, l'opération de jointure peut être encore optimisée pour se concentrer uniquement sur les partitions concernées.

Alternative : Numérotation des lignes UNION ALL

Dans les cas où toutes les colonnes doivent être mises à jour avec de nouvelles données, une combinaison de UNION ALL et de numérotation des lignes peut être utilisée, ce qui est plus rapide que la méthode FULL OUTER JOIN :

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

Cette technique attribue un numéro de ligne unique à chaque ligne de l'ensemble de résultats combiné, permettant l'identification des lignes qui doivent être mises à jour :

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

Emploi ces techniques optimisées peuvent améliorer considérablement les performances des mises à jour incrémentielles dans Hive, garantissant une gestion efficace des données et une disponibilité rapide des informations à jour.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!