hive优化方式和使用技巧

部分内容出处：
http://www.atatech.org/article/detail/5617/0
http://www.atatech.org/article/detail/4392/515

一．UDFS函数介绍

1. 基本UDF

（1）SHOWFUNCTIONS：这个用来熟悉未知函数。

DESCRIBE FUNCTION<function_name>;

（2）A IS NULL

A IS NOT NULL

（3）A LIKE B 普通sql匹配如 like “a%”

A RLIKE B通过正则表达式匹配

A REGEXP B 通过正则表达式匹配

（4）round(double a)：四舍五入

（5）rand(),rand(int seed)：返回在(0,1)平均分布的随机数

（6）COALESCE(pv, 0)：将 pv 为 null 的行转为0，很实用

2. 日期函数

（1）datediff(string enddate, stringstartdate)：

返回enddate和startdate的天数的差，例如datediff('2009-03-01','2009-02-27') = 2

（2）date_add(stringstartdate, int days)：

加days天数到startdate:date_add('2008-12-31', 1) ='2009-01-01'

（3）date_sub(stringstartdate, int days)：

减days天数到startdate:date_sub('2008-12-31', 1) ='2008-12-30'

（4）date_format(date,date_pattern)

CREATETEMPORARY FUNCTION date_format AS'com.taobao.hive.udf.UDFDateFormat';

根据格式串format 格式化日期和时间值date，返回结果串。

date_format('2010-10-10','yyyy-MM-dd','yyyyMMdd')

（5）str_to_date(str,format)

将字符串转化为日期函数

CREATE TEMPORARY FUNCTIONstr_to_date AS 'com.taobao.hive.udf.UDFStrToDate';

str_to_date('09/01/2009','MM/dd/yyyy')

3. 字符串函数

（1）length(stringA)：返回字符串长度

（2）concat(stringA, string B...)：

合并字符串，例如concat('foo','bar')='foobar'。注意这一函数可以接受任意个数的参数

（3）substr(stringA, int start) substring(string A,int start)：

返回子串，例如substr('foobar',4)='bar'

（4）substring(string A, int start,int len)：

返回限定长度的子串，例如substr('foobar',4, 1)='b'

（5）split(stringstr, string pat)：

返回使用pat作为正则表达式分割str字符串的列表。例如，split('foobar','o')[2] = 'bar'。

（6）getkeyvalue(str,param)：

从字符串中获得指定 key 的 value 值 UDFKeyValue

CREATE TEMPORARY FUNCTION getkeyvalue AS 'com.taobao.hive.udf.UDFKeyValue';

4. 自定义函数

（1）row_number

[sql] view
plaincopy

CREATE TEMPORARY FUNCTION row_number AS 'com.taobao.ad.data.search.udf.UDFrow_number';

select ip,uid,row_number(ip,uid) from (

select ip,uid,logtime from atpanel

distribute by ip,uid

sort by ip,uid,logtime desc

) a

（2）拆分key_value键值对

[sql] view
plaincopy

CREATE TEMPORARY FUNCTION ExplodeEX AS 'com.taobao.hive.udtf.UDTFExplodeEX';

select

split(kvs,'_')[0] as key,

split(kvs,'_')[1] as key,

from ( select 'a-1|b-2' as kv from dual ) t

lateral view explode (split(kv,'\\|')) result as kvs

二. HIVE新特性

1. 支持多列的COUNT(*)和COUNT DISTINCT查询

select count(distinct col1, col2) from table_name;select count(*) from table_name;

2. 提供以本地模式运行Hive的选项

设置mapred.job.tracker=local可开启本地运行模式

3. 增强的列重命名语法

增加 ALTERTABLE table_name CHANGE old_name new_name语法。

4. 支持UNIQUE JOIN HIVE-591

select .. from JOINTABLES (A,B,C) WITH KEYS (A.key, B.key, C.key) where ....

5. 增加检测表和分区状态的语法HIVE-667

使用show table_name语法，检查表和分区的状态，包括大小和创建、访问时间戳。6. 增加建表时支持STRUCT，结构体

7. 增加选择驱动表的提示

8. 增加/*+STREAMTABLE(tb_alias)*/ HINT，以在Join操作时指定驱动表：

SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.valFROM a

JOIN b ON (a.key = b.key1)JOIN c ON (c.key = b.key1)

指定此HINT后，原先默认的右表驱动会失效。

9. left Semi-Join HIVE-870

Left Semi-Join是可以高效实现IN/EXISTS子查询的语义。以下SQL语义：

（1）SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM b);

未实现Left Semi-Join之前，Hive实现上述语义的语句是：

SELECT t1.key, t1.value FROM a t1

left outer join (SELECT distinct key from b) t2

on t1.id = t2.id where t2.id is not null;

（2）可被替换为Left Semi-Join如下：

SELECT a.key, a.valFROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)

这一实现减少至少1次MapReduce过程，注意Left Semi-Join的Join条件必须是等值。

10.Skew Join优化 HIVE-964 ,数据倾斜

优化skewed join key为map join。开启hive.optimize.skewjoin=true可优化倾斜的数据。Skew Join优化需要额外的mapjoin操作，且不能节省shuffle的代价。

11.Sorted merge (map) join HIVE-1194

(对关键表key排序)

如果MapJoin中的表都是有序的，这一特性使得Join操作无需扫描整个表，这将大大加速Join操作。可通过hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true开启这个功能，获得高的性能提升。



12.支持ALTER TABLE修改分区的InputFormat/OutputFormat定义

这一特性使得我们可以用压缩方式（SequenceFileInputFormat）存储后续表分区的数据，同时又不需要对以前的表分区做修改，即透明切换到压缩格式。

13.支持并发提交没有依赖关系的MR过程HIVE-549

此前的Hive仅仅顺序提交MR任务。这一增强使得没有依赖关系的多次MR过程（例如Union all语义中的多个子查询）可以并发提交。某些情况下可以提高单条HQL命令的响应速度。以下参数对并发提交功能启作用：

hive.exec.parallel[=false]

hive.exec.parallel.thread.number[=8]

14.Sorted Group byHIVE-931

（中间表的预处理）

对已排序的字段做Group by可以不再额外提交一次MR过程。这种情况下可以提高执行效率。

15.UDTF支持

UDTF即User defined table function，是一种UDF，区别是这种UDF可以返回多条记录。这一修改使得当前很多Transform脚本可以被替换为更通用、更高效、更用户友好的UDTF实现。UDTF是一种1:n输出，可用于行转列等。

UDTF不支持UDTF/列混合的select、不支持嵌套、不支持相同子查询中的GROUP BY / CLUSTER BY /DISTRIBUTE BY / SORT BY。

UDTF可与Lateral View相结合。

16.支持动态分区HIVE-1002HIVE-1238

动态分区可通过设定hive.exec.dynamic.partition=true打开DP特性。使用方法：

INSERT OVERWRITETABLE tbl partition (col1[=value][, col2[=value] …])

使用hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict动态分区有一定风险，包括小文件、覆盖数据等。默认分区开关：

hive.exec.default.dynamic.partition.name

17.插入强制排序HIVE-1193

只需要打开hive.enforce.sorting选项即可。这一特性对Sorted merge bucket (map) join非常有用

18.支持视图功能

可用于字段级别的权限控制

19.支持持笛卡尔积join（1.0特性 SELECT a.*, b.*FROM aCROSS JOIN b

[sql] view
plaincopy

CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name

[ (column_name [COMMENT column_comment], … ) ]

[COMMENT ‘view_comment’]

AS SELECT …

[ ORDER BY … LIMIT … ]

三. hive优化方式总结

1. 多表join优化代码结构：

select .. from JOINTABLES (A,B,C) WITH KEYS (A.key, B.key, C.key) where ....

关联条件相同多表join会优化成一个job

2. LeftSemi-Join是可以高效实现IN/EXISTS子查询的语义

SELECT a.key,a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM b);

（1）未实现Left Semi-Join之前，Hive实现上述语义的语句是：

SELECT t1.key, t1.valueFROM a t1

left outer join (SELECT distinctkey from b) t2 on t1.id = t2.id

where t2.id is not null;

（2）可被替换为Left Semi-Join如下：

SELECT a.key, a.valFROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)

这一实现减少至少1次MR过程，注意Left Semi-Join的Join条件必须是等值。

3. 预排序减少map join和group by扫描数据HIVE-1194

（1）重要报表预排序，打开hive.enforce.sorting选项即可

（2）如果MapJoin中的表都是有序的，这一特性使得Join操作无需扫描整个表，这将大大加速Join操作。可通过

hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true开启这个功能，获得高的性能提升。

[sql] view
plaincopy

set hive.mapjoin.cache.numrows=10000000;

set hive.mapjoin.size.key=100000;

Insert overwrite table pv_users

Select /*+MAPJOIN(pv)*/ pv.pageid,u.age

from page_view pv

join user u on (pv.userid=u.userid;

（3）Sorted Group byHIVE-931

对已排序的字段做Group by可以不再额外提交一次MR过程。这种情况下可以提高执行效率。

4. 次性pv uv计算框架

（1）多个mr任务批量提交

hive.exec.parallel[=false]

hive.exec.parallel.thread.number[=8]

（2） 一次性计算框架,结合multi group by

如果少量数据多个union会优化成一个job；

反之计算量过大可以开启批量mr任务提交减少计算压力；

利用两次group by 解决count distinct 数据倾斜问题

[sql] view
plaincopy

Set hive.exec.parallel=true;

Set hive.exec.parallel.thread.number=2;

From（

Select

Yw_type,

Sum(case when type=’pv’ then ct end) as pv,

Sum(case when type=’pv’ then 1 end) as uv,

Sum(case when type=’click’ then ct end) as ipv,

Sum(case when type=’click’ then 1 end) as ipv_uv

from (

select

yw_type,log_type,uid,count(1) as ct

from (

select ‘total’ yw_type,‘pv’ log_type,uid from pv_log

union all

select ‘cat’ yw_type,‘click’ log_type,uid from click_log

) t group by yw_type,log_type

) t group by yw_type

) t

Insert overwrite table tmp_1

Select pv,uv,ipv,ipv_uv

Where yw_type=’total’

Insert overwrite table tmp_2

Select pv,uv,ipv,ipv_uv

Where yw_type=’cat’;

5. 控制hive中的map和reduce数

（1）合并小文件

[sql] view
plaincopy

set mapred.max.split.size=100000000;

set mapred.min.split.size.per.node=100000000;

set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;

set hive.input.format=

org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

hive.input.format=……表示合并小文件。大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），进行合并,最终生成了74个块

（2）耗时任务增大map数

setmapred.reduce.tasks=10;

6. 利用随机数减少数据倾斜

大表之间join容易因为空值产生数据倾斜

[sql] view
plaincopy

select

a.uid

from big_table_a a

left outer join big_table_b b

on b.uid = case when a.uid is null or length(a.uid)=0

then concat('rd_sid',rand()) else a.uid end;

四. 小技巧

1．空值处理, 结果表\N用空字符串代替

ALTER TABLE a SETSERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '');

2. 避免暴力扫描分区

今日全量=昨日全量+今日增量

30数据=前一个30日数据-31日数据+今日数据

适用场景：需求稳定，需要访问30天或1年数据

3. 利用动态分区减少任务执行时间

五. 通过JobTracker 源数据找出低效代码

1. On条件没写或者扫描过多分区情况

Uv计算参考一次性pv uv计算框架解决方案，on或者分区条件没写去掉即可

[sql] view
plaincopy

select

id as 天网id,prgname as 任务路径,viewname as 显示名称,job_id ,job_name,job_value,

length(trim(inputdir))-length(replace(trim(inputdir),',',''))+1 as pathcnt

from (

select

t1.id,t1.prgname,t1.viewname,

t3.job_id,t3.job_name ,

t3.job_value,

DBMS_LOB.SUBSTR(t3.job_value,4000) as inputdir

from(

select

id,prgname,paravalue,viewname from dwa.etl_task_program t

where priority in('xx','xxx') --##统计的时候输入自己的业务基线id

and appflag=0

) t1,

dwa.hdp_job_map t2,

dwa.hdp_job_conf t3

where t1.id = t2.id

and t2.job_id = t3.job_id

and t2.gmtdate = trunc(sysdate-1)

and t3.gmtdate = trunc(sysdate-1)

and t3.job_name = 'mapred.input.dir'

)

where length(trim(inputdir))-length(replace(trim(inputdir),',','')) > 10;

2. 同一个脚本相同单表被扫描多次

尽量把所需要的数据一次性读出来

[sql] view
plaincopy

select sky_id as 天网id,viewname as 天网显示名称,

tab_name as 被扫描表,on_duty as 负责人,count(1) as 扫描次数

from(

select distinct a.tab_name,c.sql_id,a.sub_sql_id,c.sky_id,e.viewname,e.on_duty

from dwa.meta_tab a,

dwa.meta_sqlsub b,

(select * from

(select sky_id,sql_id,sql_src,

row_number() over(partition by sky_id,length(sql_src) order by sql_id) rn

from dwa.meta_sqlfull

)where rn=1) c,

dwa.meta_col d,dwa.etl_task_program e

where e.priority in('xx','xxx') --##统计的时候输入自己的业务基线id

and e.appflag=0 and e.id=c.sky_id

and a.sub_sql_id=b.sub_sql_id and a.tab_id=d.tab_id and a.sub_sql_id=d.sub_sql_id and b.sqlfull_id=c.sql_id

and a.tab_name not like '%-%' and b.sql_type='select'

order by c.sky_id,c.sql_id,a.sub_sql_id

)group by sky_id,viewname,tab_name,on_duty

having count(1) >1

order by cnt desc;

3. Job数过多

尽量一次性读取所需数据

才有union方式合并任务

Left outer join on条件相同会合并成一个job

[sql] view
plaincopy

SELECT /*+ parallel(t,32) */

groupname,

id,

BIZ_SORTID,

ON_DUTY,

PRGNAME,

job_cnt,

JOB_TOTAL_MAPS,

JOB_TOTAL_REDUCES,

TOTAL_TIME,

HDFS_BYTES_READ,

HDFS_BYTES_WRITTEN,

TOTAL_MAP_TIME,

TOTAL_REDUCE_TIME,

MAP_INPUT_RECORDS,

MAP_OUTPUT_RECORDS,

REDUCE_INPUT_RECORDS,

REDUCE_OUTPUT_RECORDS,

time,

row_number() over(partition by groupname order by TIME desc) rn_time,

row_number() over(partition by groupname order by TOTAL_MAP_TIME+TOTAL_REDUCE_TIME desc) rn_slots

rom(

select

DWA.ETL_TASK_BASELINE.name as groupname,

DWA.HDP_JOB_MAP.ID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.BIZ_SORTID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.ON_DUTY,

DWA.ETL_TASK_LOG.PRGNAME,

count(DWA.HDP_JOB_MAP.job_id) job_cnt, --天网任务的job数

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.JOB_TOTAL_MAPS) JOB_TOTAL_MAPS,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.JOB_TOTAL_REDUCES) JOB_TOTAL_REDUCES,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.TOTAL_TIME) TOTAL_TIME,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.HDFS_BYTES_READ) HDFS_BYTES_READ,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.HDFS_BYTES_WRITTEN) HDFS_BYTES_WRITTEN,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.TOTAL_MAP_TIME) TOTAL_MAP_TIME,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.TOTAL_REDUCE_TIME) TOTAL_REDUCE_TIME,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.MAP_INPUT_RECORDS) MAP_INPUT_RECORDS,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.MAP_OUTPUT_RECORDS) MAP_OUTPUT_RECORDS, --new

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.REDUCE_INPUT_RECORDS) REDUCE_INPUT_RECORDS,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.REDUCE_OUTPUT_RECORDS) REDUCE_OUTPUT_RECORDS, --new

trunc((DWA.ETL_TASK_LOG.edate-DWA.ETL_TASK_LOG.sdate)*24*60) time

FROM

DWA.HDP_JOB_MAP,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM,

DWA.ETL_TASK_LOG,

DWA.HDP_JOB_STAT,

DWA.ETL_TASK_BASELINE

WHERE

( DWA.HDP_JOB_STAT.JOB_ID=DWA.HDP_JOB_MAP.JOB_ID )

AND ( DWA.HDP_JOB_MAP.ID=DWA.ETL_TASK_LOG.ID )

AND ( DWA.ETL_TASK_LOG.ID=DWA.ETL_TASK_PROGRAM.ID )

AND ( DWA.ETL_TASK_PROGRAM.BASELINE_ID=DWA.ETL_TASK_BASELINE.ID )

AND

(

( ( DWA.HDP_JOB_STAT.GMTDATE ) = trunc(sysdate) )

AND

( ( DWA.HDP_JOB_MAP.GMTDATE ) = trunc(sysdate) )

AND

( ( DWA.ETL_TASK_LOG.GMTDATE ) = trunc(sysdate) )

AND DWA.ETL_TASK_PROGRAM.priority in('xx','xxx') --##统计的时候输入自己的业务基线id

)

GROUP BY

DWA.ETL_TASK_BASELINE.name,

DWA.HDP_JOB_MAP.ID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.BIZ_SORTID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.ON_DUTY,

DWA.ETL_TASK_LOG.PRGNAME,

(DWA.ETL_TASK_LOG.edate-DWA.ETL_TASK_LOG.sdate)*24*60

) t

where time is not null and job_cnt>10 --job数量，可以自己定义;

4. From表个数过多（节点入度过高）

[sql] view
plaincopy

select sky_id as 天网id,viewname as 显示名称,

sum(cnt) as 来源表使用次数,count(cnt) as 来源表个数

from(

select sky_id,viewname,tab_name,on_duty,count(1) cnt

from(

select distinct a.tab_name,c.sql_id,a.sub_sql_id,c.sky_id,e.viewname,e.on_duty

from dwa.meta_tab a,dwa.meta_sqlsub b,

(

select *

from(

select sky_id,sql_id,sql_src,

row_number() over(partition by sky_id,length(sql_src) order by sql_id) rn

from dwa.meta_sqlfull)

where rn=1

) c,

dwa.meta_col d,dwa.etl_task_program e

where e.priority in('xx','xxx') --##统计的时候输入自己的业务基线id

and e.appflag=0 and e.id=c.sky_id

and a.sub_sql_id=b.sub_sql_id

[sql] view
plaincopy

and a.tab_id=d.tab_id and a.sub_sql_id=d.sub_sql_id and b.sqlfull_id=c.sql_id

and a.tab_name not like '%-%' and b.sql_type='select'

order by c.sky_id,c.sql_id,a.sub_sql_id

)

group by sky_id,viewname,tab_name,on_duty

order by cnt desc

)

group by sky_id,viewname

order by sum(cnt) desc;

5. Job倾斜情况

空值处理方法：

（1）直接过滤掉

（2）空值加上随机数分散到不同的reduce

解决方法一job2，方法二job1

[sql] view
plaincopy

select a11.GMTDATE as 任务执行日期,

a11.GROUP_NAME as 业务线名称,

a11.ID as 天网id,

a11.SORT_ID as 云梯优先级,

a11.NAME as 天网显示名称,

a11.JOB_ID as job_id,

a11.KEY_FLAG 是否关键节点任务,

a11.USER_NAME 用户名,

sum(a11.JOB_AVG_TIME) WJXBFS1,

sum(a11.JOB_MAX_TIME) WJXBFS2,

sum(a11.JOB_AVG_RECORDS) WJXBFS3,

sum(a11.JOB_MAX_RECORDS) WJXBFS4

from DWA.VIEW_HDP_JOB_STAT a11

where gmtdate=date'2012-09-27'

and group_name in ('xxxxx')

--业务线名称即天网任务配置里的“项目”

group by a11.GMTDATE,

a11.GROUP_NAME,

a11.ID,

a11.SORT_ID,

a11.NAME,

a11.JOB_ID,

a11.KEY_FLAG,

a11.USER_NAME ;

6. 相同输入字节数的任务抽取与合并

数据源相同的任务，抽取相同的job进行合并

[sql] view
plaincopy

drop table gv_job_mapinput;

create table gv_job_mapinput as

select

id,prgname,job_id,MAP_INPUT_BYTES

from

(

select

DWA.ETL_TASK_BASELINE.name groupname,

DWA.HDP_JOB_MAP.ID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.BIZ_SORTID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.ON_DUTY,

DWA.ETL_TASK_LOG.PRGNAME,

DWA.HDP_JOB_MAP.job_id, --天网任务的job数

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.JOB_TOTAL_MAPS) JOB_TOTAL_MAPS,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.JOB_TOTAL_REDUCES) JOB_TOTAL_REDUCES,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.TOTAL_TIME) TOTAL_TIME,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.HDFS_BYTES_READ) HDFS_BYTES_READ,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.HDFS_BYTES_WRITTEN) HDFS_BYTES_WRITTEN,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.TOTAL_MAP_TIME) TOTAL_MAP_TIME,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.TOTAL_REDUCE_TIME) TOTAL_REDUCE_TIME,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.MAP_INPUT_RECORDS) MAP_INPUT_RECORDS,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.MAP_INPUT_BYTES) MAP_INPUT_BYTES,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.MAP_OUTPUT_RECORDS) MAP_OUTPUT_RECORDS, --new

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.REDUCE_INPUT_RECORDS) REDUCE_INPUT_RECORDS,

sum(DWA.HDP_JOB_STAT.REDUCE_OUTPUT_RECORDS) REDUCE_OUTPUT_RECORDS, --new

trunc((DWA.ETL_TASK_LOG.edate-DWA.ETL_TASK_LOG.sdate)*24*60) time

FROM

DWA.HDP_JOB_MAP,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM,

DWA.ETL_TASK_LOG,

DWA.HDP_JOB_STAT,

DWA.ETL_TASK_BASELINE

WHERE

( DWA.HDP_JOB_STAT.JOB_ID=DWA.HDP_JOB_MAP.JOB_ID )

AND ( DWA.HDP_JOB_MAP.ID=DWA.ETL_TASK_LOG.ID )

AND ( DWA.ETL_TASK_LOG.ID=DWA.ETL_TASK_PROGRAM.ID )

AND ( DWA.ETL_TASK_PROGRAM.BASELINE_ID=DWA.ETL_TASK_BASELINE.ID )

AND

(

( ( DWA.HDP_JOB_STAT.GMTDATE ) = trunc(sysdate) )

AND

( ( DWA.HDP_JOB_MAP.GMTDATE ) = trunc(sysdate) )

AND

( ( DWA.ETL_TASK_LOG.GMTDATE ) = trunc(sysdate) )

AND

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.priority in('xx','xxx')

--##统计的时候输入自己的业务基线id

)

GROUP BY

DWA.ETL_TASK_BASELINE.name,

DWA.HDP_JOB_MAP.ID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.BIZ_SORTID,

DWA.ETL_TASK_PROGRAM.ON_DUTY,

DWA.ETL_TASK_LOG.PRGNAME,

DWA.HDP_JOB_MAP.job_id,

(DWA.ETL_TASK_LOG.edate-DWA.ETL_TASK_LOG.sdate)*24*60

)

order by MAP_INPUT_RECORDS desc ,job_id;

select * from gv_job_mapinput

where id exists (

select id from

(select id,prgname,count(job_id) cnt from gv_job_mapinput group by id,prgname)

where cnt =1

)

order by MAP_INPUT_BYTES desc;

7. 多个任务只有一个共同的父任务

[sql] view
plaincopy

drop table gvora_view_relation;

create table gvora_view_relation as

select a.id,a.viewname,a.on_duty,a.sourceid,a.priority,a.parentid,

[sql] view
plaincopy

b.viewname parentviewname,b.on_duty pon_duty,b.sourceid psourceid,b.priority p_priority

from(

select a.id,b.viewname,b.on_duty,b.sourceid,b.priority,a.parentid from

dwa.etl_task_relation a,

dwa.etl_task_program b

where a.id=b.id

) a,

dwa.etl_task_program b

where a.parentid=b.id;

select a.id as 天网id,a.viewname as 显示名称,rudu,chudu

from(

select id,viewname,count(1) rudu from gvora_view_relation

where priority in('xx','xxx')

--##统计的时候输入自己的业务基线id

group by id,viewname

) a,

(

select parentid,parentviewname,count(1) chudu from gvora_view_relation

where priority in('xx','xxx')

--##统计的时候输入自己的业务基线id

group by parentid,parentviewname

) b

where a.id=b.parentid

order by rudu +chudu desc;