中国临海建设规划局网站,网址建设,软件开发外包公司有哪些,aspcms网站桶用两表关联字段,MapJoin时需要将小表填入内存,这时候,分桶就起到了作用 一个stage阶段代表一个mr执行,好几个MR,会吧每一个MR的结果都压缩
Mysql 慢查询 如果sql语句执行超过指定时间,定义该sql为慢查询,存储日志, 查问题: SQL日志,模拟慢SQL 然后查询执行计划
分组聚合 就…桶用两表关联字段,MapJoin时需要将小表填入内存,这时候,分桶就起到了作用 一个stage阶段代表一个mr执行,好几个MR,会吧每一个MR的结果都压缩
Mysql 慢查询 如果sql语句执行超过指定时间,定义该sql为慢查询,存储日志, 查问题: SQL日志,模拟慢SQL 然后查询执行计划
分组聚合 就是在Map后直接对他进行聚合,而不是在reduce时聚合 默认开启map端聚合 前提条件: 抽样校验 看样品聚合率是否达到要求,将数据会拿到内存聚合, 如果达不到要求,就不继续聚合,然后最后的比例,聚合 最后这个参数有疑问 给聚合留的内存的百分比
Join优化 Reduce Join 优点:使用范围广 缺点:性能慢 最稳定的,但是性能是最慢的 注意. 读表的时候也不一定是一个maptask完成,多个一起,加快速度
map 负责读数据 资源整合 key关联字段 v Bean 根据数据来源区分, 如果关联字段相同, Bean添加即可 1个 因为是按Key分组 所以不是一个JOIN语句必须对应一个Common Join
Map Join 特点:针对Common join的优化 使用前提:一张大表与一张小表 概况: job1:小表制作为hash table 上传分布式缓存.(因为分布式,都在内存中找数据) job2:从缓存中读取小表数据,缓存在Map Task中,扫描大表. 思考:为什么需要大表对小表? 小表缓存快, 其实大表可以分成小表,分部加载即可 优点: 缺点: Bucket Map join 将大表进行分割成小表 注意如果2个都是分桶表且关联是分桶字段一张的分桶数量是另一张的整数倍。就能保证join的分桶有明确的关联 因为都是哈希所以相等或者倍数关系对应是比较符合的 这时候缓存的是桶比较少的表 mapper个数对应桶的最多数。 为什么这么对应? 这样mapper多,快 ,而且占用内存小
Sort Merge Bucket Map Join 比桶Map join多一个排序 HASH join 是什么?
排序后的表为什么快 不排序的话,join时每次比对都需要整表比对 这个数据不需要进入内存加载,直接在磁盘进行操作了,因为他是顺序读取,效率也很高,不需要加入内存读取来提高效率. 节省内存
1.什么时候不知道表大小 子查询 2.对未知大小的表如何map join选择存储的表 为什么3个?按理说不是2个么
全连接需要全扫描 left right 都只需要大表扫描 , 这里也 是问题 为什么 部分不用全表扫描
都未知走全部,其实就是搜索 大表候选人大小均已知,
最优map join 计划 多表(结合) 第一次判断,是判断大小第一次 不理解 哪来2个job
CBO 代价优化 忽略mapjoin
Sort Merge Bucket Map join 问题:分桶表的插入等会看一下 只跑了一个job 为什么? 假设abc 三个表 a为主表 b c 为小表 m c 就是子任务 ,那么,子任务是map join么? c小于size 然后bc 小于size 就说明 6成立 所以就是一个子任务 那么 map join 和子任务map join合并一个任务 就是一直重复 4-a n(子表的其中一个)-5 /8 其实就是 主表和小表,一个一个去结合判断,走流程
