hive表数据更新insert overwrite/merge into

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了hive表数据更新insert overwrite/merge into。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景:

根据甲方要求,需要对大数据平台指定表(hive、impala表)的历史数据[2021-01-01至2023-03-29]指定字段进行批量更新,然后把表同步到Oracle。先更新大数据平台上的表,再把更新完成的表同步到Oracle。hive有8张表更新,其中4张大表【分区表】(数据量分别为:1038738976、260958144、25860509、2867005),另外4张小表(几万、二十几万的样子)。

一、小表更新,不用按月\按分区更新,直接全量更新。

insert overwrite table 表a (字段1,字段2,...,字段n)
select 
字段1,字段2,...,
nvl(t2.projectbelong,t1.projectbelong) projectbelong,
...,
字段n
from 表a t1
left join 表b t2 on t1.root_item_code=t2.desc1;

二、大表更新,拿其中一张表举例:按月\按分区更新

方法一:

insert overwrite table 表1 partition (date_month = '2021-01',date_day,org_code) 
select 
字段1,字段2,...,
nvl(t2.projectbelong,t1.projectbelong) projectbelong,
...,
字段n,
--t1.date_month,
t1.date_day,
t1.org_code
from (select * from 表1 where date_month = '2021-01')  t1
left join 表2 t2 on t1.root_item_code=t2.desc1;

替换date_month日期即可。

方法二:

使用impala外部命令:impala-shell

1、创建impala.sql脚本,内容如下:

Linux上,使用vim:

vim impala.sql

 写入以下内容:

insert overwrite table 表1 partition (date_month = '${var:CURR_TIME}',date_day,org_code) 
select 
字段1,字段2,...,
nvl(t2.projectbelong,t1.projectbelong) projectbelong,
...,
字段n,
--t1.date_month,
t1.date_day,
t1.org_code
from (select * from 表1 where date_month = '${var:CURR_TIME}')  t1
left join 表2 t2 on t1.root_item_code=t2.desc1;

2、impala外部命令:

impala-shell -f impala.sql -d tianma_bi --var CURR_TIME='2021-01';

3、多个月份,使用vim命令创建bash文件:impala.sh

impala-shell -f impala.sql -d tianma_bi --var CURR_TIME='2021-01';
impala-shell -f impala.sql -d tianma_bi --var CURR_TIME='2021-02';
impala-shell -f impala.sql -d tianma_bi --var CURR_TIME='2021-03';

4、执行sh文件:

sh impala.sh

更新总结:m-分钟、s-秒
1、百万级表数据总量:500万,更新用时约20s
2、千万级表数据总量:2500万,更新用时约1m
3、亿级表数据总量:分区更新
50万,更新用时约17s
100万,更新用时约32s
500万,更新用时约2m10s
1000万,更新用时约5m
1500万,更新用时约6m
2000万,更新用时约6m30s
5000万,更新用时约16m
7500万,更新用时约22m
根据以上,估算1亿数据更新用时约35m

方法三:也可使用merge into

说明:Hive在2.2版本之后开始支持Merge操作,并且Merge只能在支持ACID的表上执行。低版本的hive中有很多函数或者语句不支持使用,比如merge into

举个例子:

MERGE INTO merge_data.transactions AS T 
USING merge_data.merge_source AS S
ON T.ID = S.ID and T.tran_date = S.tran_date
WHEN MATCHED AND (T.TranValue != S.TranValue AND S.TranValue IS NOT NULL) THEN UPDATE SET
     TranValue = S.TranValue
    ,last_update_user = 'merge_update'
WHEN MATCHED AND S.TranValue IS NULL THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (
    S.ID
    , S.TranValue
    , 'merge_insert'
    , S.tran_date
);

建议使用merge into,效率更快一些。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-473102.html

到了这里,关于hive表数据更新insert overwrite/merge into的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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