## Hive 笛卡尔积参数优化
在大数据处理中，笛卡尔积（Cartesian Product）是一种非常常见的操作，它指的是两个集合中的每一个元素都要与另一个集合中的每一个元素进行组合。虽然在某些情况下，笛卡尔积是有用的，但它通常会产生巨大的中间结果集，这可能导致性能问题和资源浪费。
本文将探讨如何优化 Hive 中的笛卡尔积操作，并提供代码示例。我们还将使用状态图和饼状图来可视化过程。
原创
2024-10-25 06:58:23
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调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2023-07-12 09:55:19
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由于一个业务，必须要进行笛卡尔积，但是速度太慢了，left join时左表大概4万条数据，右表大概 3000多条数据，这样大概就是一亿多条数据，这在大数据领域其实不算很大的数据量，但是hive中跑的特别慢。因为hive对笛卡尔积支持的不是很好，由于是全局的操作，所以只能在一个reduce中执行，导致速度比较慢。然后想优化一下，尝试了一些方法。比较直接能想到的解决方案是使用mapjoin
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2023-06-14 23:58:06
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1、提前过滤数据，减少中间数据依赖：
尽量尽早的过滤数据，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的数据。
如下，改写后的写法将会大大减少join的数据量
select ... from A
join B
on A.key = B.key
where A.user
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2024-05-05 12:26:33
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目录一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表和大表 join2、大表 join 大表1）空 key 过滤2）空 key 转换3、map join4、group By5、count(distinct)6、笛卡尔积四、使用分区剪裁、列剪裁五、并行执行六、严格模式七、JVM重用八、推测执行九、压缩十、使用EXPLAIN（执行计划）十一、数据倾斜1、合理设置Map数2、小文件合并3、复杂文件增加
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2024-04-18 12:23:02
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文章目录一. 问题描述二.解决方案2.1 数据倾斜2.2 SQL改写1:由分析函数改为常规写法2.3 分析数据分布2.4 SQL改写2:重写参考: 一. 问题描述需求描述: 表概述:dt 时间分区
data_source 数据来源类别
start_date 时间
data_count 当前时间的数量需要实现的需求求每个data_source 下
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2023-11-17 20:32:11
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#开启本地模式
set hive.exec.mode.local.auto=true;
#注意：表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M
#开启并行模式 当硬件资源足够，查询数量大，当各个子查询无关，可以考虑开启
set hive.exec.parallel=true;
#
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2023-09-20 04:43:18
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Hive 执行优化1、命令行执行显示优化set hive.cli.print.current.db=true; 让提示符显示当前库set hive.cli.print.header=true; 显示查询结果时显示字段名称set hive.fetch.task.conversion=more; 查询不会执行mapreduce程序, 优化全局查找、字段查找、limit查找 出现在hive 0.10，0
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2023-07-12 16:33:59
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limit 限制调整 – 因为使用 limit 语句时候，是先执行整个查询语句，然后再返回部分结果的set hive.limit.optimize.enable=true;set hive.limit.row.max.size=10000;set hive.limit.optimize.limit.file=10;2.JOIN 优化。。。本地模式–hive 尝试使用本地模式执行查询，要不然 hiv
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2023-11-18 15:19:52
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# Hive中笛卡尔积的参数优化
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何优化Hive中的笛卡尔积。笛卡尔积是数据库查询中常见的一种操作，但如果没有适当的优化，它可能会导致性能问题。本文将详细介绍Hive中笛卡尔积的参数优化过程。
## 优化流程
首先，我们需要了解整个优化流程。以下是一个简单的甘特图，展示了优化过程的主要步骤：
```mermaid
gantt
title Hi
原创
2024-07-23 06:55:56
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在数据库的多表查询中，通常会有各种连接关系，同样地在Excel环境中，也有很大的场景需要用到类似数据库的多表查询，如经典的VLOOKUP就是其中一种类似LEFT JOIN查询的查询效果。在很多时候需要生成一个完全数据组合时，也是需要用到数据库的笛卡尔积查询表的原理，让两个表产生任意的完全组合，此次Excel催化剂同样将非常有价值的数据库技术，搬到Excel环境中供普通用户无需掌握任何数据库查询知识
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2024-08-12 17:16:48
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05_SparkCore的调优SparkCore的调优的一般方向1、避免重复创建RDD2、尽可能复用同一个RDD3、对多次使用的RDD进行持久化sc..cache()或者sc.persist() :前者缓存，后者参数可选放到内存或者磁盘中4、尽量避免使用shuffle类算子Broadcast与map进行join5、使用map-side预聚合的shuffle操作6、使用高性能的算子7、广播大变量*
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2024-09-03 07:43:01
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Hive(八)1.企业级调优4.表的优化5. 笛卡尔积 尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个 reducer 来完成笛卡尔积。6.行列过滤 列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。 行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面， 那么就会先
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2023-08-05 14:14:50
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第二章 关系数据库关系数据库：支持关系模型的数据库系统。2.1关系数据结构及形式化定义关系：域：一组具有相同数据类型的值的集合。（蕴含列的取值范围）域的基数：一个域允许的不同取值个数。笛卡尔积：（域上的集合运算）
所有域（\(D_{1},D_{2},...,D_{n}\)）所有取值的组合（一个组合是一个元组，元组中有n个分量（值）称为n元组）
组合不能重复（不允许冗余）关系：笛卡尔积的有限子集称为
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2024-07-23 18:10:34
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在处理数据时，笛卡尔积的运算有时是必要的，尤其是在数据仓库的使用场景中。本文将着重讲解如何在 Hive 中实现笛卡尔积，并展示相关参数的解析、调试步骤、性能调优方法、最佳实践以及生态扩展。
### 背景定位
在数据分析领域，我曾面临一个业务场景，需要将两个不同表的数据进行交叉分析。然而，Hive 默认不支持笛卡尔积，因此必须配置相关参数来实现这一需求。
#### 时间轴
1. **初始需求提
场景有两张表，一张活动清单表actv_evt：记录了所有的活动，包括活动id，活动名称及活动相关配置信息；一张客户活动参与表cust_actv，记录了客户参与活动信息。cust_actv中参与了活动的客户定义为活跃客户，现在公司想对活跃客户做推广，将没参与过的活动推送给他们举例：共有actv1, actv2, actv3, actv4，客户cust1参与了actv2, actv4，客户
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2023-07-13 15:56:39
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总结到SQL优化中，就三点:最大化利用索引；
尽可能避免全表扫描；
减少无效数据的查询；Part3SELECT语句
语法顺序：
SELECT
DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WH
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2024-05-06 10:03:32
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百度上是这样解释的:笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X × Y，第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员 [1] 。毫无疑问地又是说的一堆理解不了的东西 其实笛卡尔积很好理解,就是用来表示两个团体中融合时候,两个团体中的每一个个体之间会产生什么样的可能性不过我最开始有一个疑问,不就是A*B嘛,害整个"
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2023-11-19 16:22:58
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假如分别有100个不重复的姓和名，把每个姓和名进行组合匹配，就可以得到一万个不重复的姓名组合，这种完全匹配的方式就是生成一个姓名的笛卡尔积。下面就来看看生成笛卡尔积的几种方式，为了展现的方便，以5个姓和5个名为例，更多的数据也是一样操作的。在Excel中生成笛卡尔积在Excel中可以利用INDEX函数实现，假如A列是姓，B列是名，那么在C2中输入公式：
C2=
INDEX(A:A,IN
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2023-10-15 17:43:12
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1
）笛卡尔集会在下面条件下产生 （1）省略连接条件 （2）连接条件无效 （3）所有表中的所有行互相连接 2
）案例实操 hive (default)> select empno, dname from emp, dept; 4
排序 4.1
全局排序（
Order By
） Order By
：全局排序，只有一个
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2024-06-17 11:05:02
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