一、Impala sql 的计算方式是啥？

在使用Impala进行SQL查询的时候，我们经常会使用join来关联多个表进行查询，获取想要的结果。对于表的数量达到千万甚至上亿的时候，不同的join方式所造成的执行速度，可能差距非常大。Impala提供了两种Join算法－shuffle和broadcast。

二、

主要Join方式

1.

broadcast join

适合大表与小表的join，将大表划分成多块，小表广播与这些块进行hash join。

2.

shuffler hash join

适合大表与大表的join，将两个大表都划分成多块，然后分别进行hash join，有点类似于mapreduce中的shuffle。

三、

实战案例

已知：ods_xxxxxxx 大表（一天几个亿），即a1表数据量大；dim_t_config 小表（几百条）即a2表数据量少。

预期：对a2进行broadcast ，防止对a1进行broadcast

代码：

SELECT  concat('20201111',a2.colv3) ds
        ,col1
        ,col2
        ,sum(col3) col3
        ,col4
FROM    (
            SELECT  substr(col_update_time, 12, 8) col_update_time
                    ,TYPE
                    ,col1
                    ,(
                        unix_timestamp(col_update_time)-unix_timestamp(lag((col1_update_time), 1) OVER(PARTITION BY col1 ORDER BY col_update_time ASC))
                    )/60 col3
                    ,CASE    WHEN col10 = 0 THEN 'kudu'
                             WHEN col10 = 1 THEN 'hive'
                             WHEN col10 = 2 THEN 'impala'
                             WHEN col10 = 3 THEN 'spark' 
                     END col3
                    ,col4
            FROM    ods_xxxxxxx
            WHERE   ds = '20201111'
        ) a1
JOIN    (
            SELECT  TYPE
                    ,colv1
                    ,colv2
                    ,colv3
            FROM    dim_t_config
            WHERE   ds = '20201112'
        ) a2
ON      a1.col_update_time >= a2.colv1
AND     a1.col_update_time <= a2.colv2
AND     a1.TYPE = a2.TYPE
GROUP BY a2.colv3
         ,col1
         ,col2
         ,col4;

实际运行时间：122秒

如下图所示：

实际运行执行计划如下： 对 a1表 进行了broadcast

如何使用Hint进行join控制？

代码：添加了如下所示两点 (




STRAIGHT_JOIN




)




和(




[broadcast]




)

SELECT  STRAIGHT_JOIN concat('20201111',a2.colv3) ds
        ,col1
        ,col2
        ,sum(col3) col3
        ,col4
FROM    (
            SELECT  substr(col_update_time, 12, 8) col_update_time
                    ,TYPE
                    ,col1
                    ,(
                        unix_timestamp(col_update_time)-unix_timestamp(lag((col1_update_time), 1) OVER(PARTITION BY col1 ORDER BY col_update_time ASC))
                    )/60 col3
                    ,CASE    WHEN col10 = 0 THEN 'kudu'
                             WHEN col10 = 1 THEN 'hive'
                             WHEN col10 = 2 THEN 'impala'
                             WHEN col10 = 3 THEN 'spark' 
                     END col3
                    ,col4
            FROM    ods_xxxxxxx
            WHERE   ds = '20201111'
        ) a1
JOIN  [broadcast]  (
            SELECT  TYPE
                    ,colv1
                    ,colv2
                    ,colv3
            FROM    dim_t_config
            WHERE   ds = '20201112'
        ) a2
ON      a1.col_update_time >= a2.colv1
AND     a1.col_update_time <= a2.colv2
AND     a1.TYPE = a2.TYPE
GROUP BY a2.colv3
         ,col1
         ,col2
         ,col4;

实际运行时间：24.9秒

执行计划：对小表a2进行了broadcast，大表a1避免了broadcast

总结

通过以上测试，看出，选择合适的join方式，性能提升了5倍，平时工作中需要多看执行计划。

下一篇，将针对Kudu分区表进行讲解。欢迎关注




Impala SQL on Kudu优化（二）_一个数据小开发的博客-CSDN博客




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