为什么 Hive 中的 Fetch 任务比 Map-only 任务运行得更快？

Question

可以使用 hive hive.fetch.task.conversion 参数在 Hive 中启用 Fetch 任务进行简单查询，而不是 Map 或 MapReduce。

请解释为什么 Fetch 任务运行比 Map 快得多，尤其是在做一些简单的工作时（例如 select * from table limit 10;）？在这种情况下，另外执行什么地图任务？在我的例子中，性能差异快了 20 多倍。两个任务都应该读取 table 数据，不是吗？

Answer 1

FetchTask 直接获取数据，而 Mapreduce 将调用 map reduce 作业

<property>
  <name>hive.fetch.task.conversion</name>
  <value>minimal</value>
  <description>
    Some select queries can be converted to single FETCH task 
    minimizing latency.Currently the query should be single 
    sourced not having any subquery and should not have
    any aggregations or distincts (which incurrs RS), 
    lateral views and joins.
    1. minimal : SELECT STAR, FILTER on partition columns, LIMIT only
    2. more    : SELECT, FILTER, LIMIT only (+TABLESAMPLE, virtual columns)
  </description>
</property>

还有一个参数hive.fetch.task.conversion.threshold默认在0.10-0.13是-1，>0.14是1G(1073741824) 这表明，如果 table 大小大于 1G，请使用 Mapreduce 而不是 Fetch task

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为什么 Hive 中的 Fetch 任务比 Map-only 任务运行得更快？

Why is Fetch task in Hive works faster than Map-only task?

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