大数据培训面试题分析-全量构建和增量构建的区别

发布时间:2020年03月10日作者:atguigu浏览次数:1,098

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1.全量构建

对数据模型中没有指定分割时间列信息的Cube,Kylin会采用全量构建,即每次从Hive中读取全部的数据来开始构建。通常它适用于以下两种情形。

事实表的数据不是按时间增长的。

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事实表的数据比较小或更新频率很低,全量构建不会造成太大的开销。

2.增量构建

增量构建的时候,Kylin每次都会从Hive中读取一个时间范围内的数据,然后进行计算,并以一个Segment的形式进行保存。下次再构建的时候,会自动以上次结束的时间为起点时间,再选择新的终止时间进行构建。

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全量构建和增量构建的区别

1.全量构建每次更新时都需要更新整个数据集,增量构建只对需要更新的时间范围进行更新,所以计算量会较小。

2.全量构建查询时不需要合并不同Segment,增量构建查询时需要合并不同Segment的结果,查询性能会受影响。

3.全量构建不需要对后续的Segment合并,增量构建累计一定量的Segment后需要进行合并。

4.全量构建适合小数据量或全表更新的Cube,增量构建适合大数据量的Cube。

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