大規模な Hive テーブルを増分データで効率的に更新するにはどうすればよいですか?

Hive での増分更新: 効率的な方法

Hive で大規模なメイン テーブルを維持し、増分更新を定期的に読み込むと、パフォーマンス上の懸念から課題が発生します。 Hive は更新操作をサポートしていますが、直接削除は非効率的になる可能性があります。このシナリオにアプローチするための効果的な戦略をいくつか示します。

完全外部結合 (FOJ) と OVERWRITE

FOJ を使用すると、2 つのテーブルのデータ (次の行を含む) を結合できます。そのうちの 1 つにのみ存在します。増分更新テーブルをメイン テーブルと結合することで、既存の行を上書きして新しい行を挿入できます。

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()

または、次のようにします。 UNION ALL 操作の後に row_number() を使用すると、FOJ よりも効率的に増分更新を行うことができます。

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;

このアプローチでは、各レコードに一意の行番号が割り当てられます。同じ PK を持つ行番号が異なる行は、増分更新を表します。

最適化のヒント

• 更新の影響を受けるパーティションのみにパーティションを制限することで、両方の方法を最適化します。
• UNION ALL を row_number() とともに使用すると、すべての列を更新するときにパフォーマンスが大幅に向上します。
• ACID モードでマージ操作が利用できない場合、これらの戦略は増分更新のための実用的なソリューションを提供します。

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