平时我们用的HIVE 我们都知道 select * from table_name 不走MR 直接走HTTP 

hive 0.10.0为了执行效率考虑，简单的查询，就是只是select，不带count,sum,group by这样的，都不走map/reduce，直接读取hdfs文件进行filter过滤。这样做的好处就是不新开mr任务，执行效率要提高不少，但是不好的地方就是用户界面不友好，有时候数据量大还是要等很长时间，但是又没有任何返回。

改这个很简单，在hive-site.xml里面有个配置参数叫

hive.fetch.task.conversion

将这个参数设置为more，简单查询就不走map/reduce了，设置为minimal，就任何简单select都会走map/reduce

 

造200W数据 格式为

 

下面验证下like是否走MR

1、等值比较: =

select * from tp_200w_test where name='测试 '-等值条件下  --不走MR

 

2、模糊比较: LIKE

1）百分号在后面

select * from tp_200w_test where name like '测%' and address like '江苏%'  --不走MR

 

2）百分号在前面

select * from tp_200w_test where name like '%试'  --不走MR

 

3）百分号在2边

select * from tp_200w_test where address like '%物联%'   --不走MR

 

4)百分号加中间

 select * from tp_200w_test where address like '%物%联%'   --不走MR

 

3、不等值比较: <>

select * from tp_200w_test where id <>1    --不走MR

 

4、小于比较:< ,大于比较> 小于等于<= 大于等于>= 

select * from tp_200w_test where id <2  --不走MR

select * from tp_200w_test where id >2  --不走MR

select * from tp_200w_test where id >=2  --不走MR

select * from tp_200w_test where id <=2  --不走MR

5、空值判断is null, is not null 

select * from tp_200w_test where id is null  --不走MR

select * from tp_200w_test where id is not null  --不走MR

 

6、JAVA的LIKE操作: RLIKE

select * from tp_200w_test where id rlike '^f.*r$'  --不走MR

 

对于集合统计函数

 1） count，sum ,min ,avg ,max 函数 都走MR，不在一一写