# 在Hive中实现数据的合并操作
在大数据处理过程中，常常需要对数据进行合并操作，以更新已有数据或汇总不同来源的数据。Hive作为一种数据仓库工具，拥有强大的数据处理能力，但在Merge操作上，相比于传统的关系型数据库，它使用的方式有所不同。本文将深入探讨如何在Hive中实现数据的Merge，解决一个实际问题，通过示例代码和可视化的图示来进行详细讲解。
## 实际问题与背景
假设我们有一个
原创
2024-09-17 06:43:45
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文章目录Hive 总结1.什么是Hive2.为什么要使用Hive(1)直接使用hadoop所面临的问题(2)为什么要使用Hive3.Hive的特点4.Hive和Hadoop的关系5.Hive与传统数据库相比6.Hive的数据存储7.Hive命令1.Hive启动shell2.Hive命令行执行sql3.DDL操作一，创建表建表语法具体实例1.创建内部表 test_table：2.创建外部表 pag
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2023-07-14 23:20:44
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数据仓库建设中的数据抽取环节，常常需要增量抽取业务库数据。但业务库数据不是一层不变的，会根据时间发生状态变更，那么就需要同步更新变化数据到HIVE中。过去在Oracle上做数据仓库时，可以使用merge的方法合并新老数据。但hive中没有该功能，本文旨在通过sqoop抽取后，自动实现数据合并。
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2020-04-07 18:00:00
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==> 什么是parquet Parquet 是列式存储的一种文件类型 ==> 官网描述： Apac
Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了，虽然也有 Impala 等后起之秀，但目前从功能、稳定性等方面来说，Hive 的地位尚不可撼动。其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的，Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一，是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分，之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join，其实底层都是
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2023-08-01 18:28:03
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create database cc_test;
use cc_test;
table1 可以理解为记录学生最好成绩的表。 table2可以理解为每次学生的考试成绩。
我们要始终更新table1的数据
create table table1 (
id string ,
maxScore string
)
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2024-07-10 15:07:38
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文章目录一、 控制hive任务中的map数:如何合并小文件，减少map数？如何适当的增加map数?二、 控制hive任务的reduce数：1. Hive自己如何确定reduce数：2. 调整reduce个数方法一3. 调整reduce个数方法二4. reduce个数并不是越多越好；5. 什么情况下只有一个reduce；三、 hive参数调优1. Map Reduce数量相关2. 执行计划相关3.
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2024-08-23 15:18:39
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## Hive实现Merge功能
### 1. 流程概述
在Hive中实现Merge功能，主要包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建源表和目标表 | 创建两个Hive表，分别作为源表和目标表 |
| 2. 加载数据到源表 | 使用LOAD命令将数据加载到源表中 |
| 3. 创建临时表 | 创建一个临时表，用于存储Merge操作的结果 |
|
原创
2023-10-20 06:07:15
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项目是串联知识点的最好的方式,这个项目之前看过,但是笔记并没有整理,并且环境已经破坏.由于项目二的需要,需要将这个项目进行重新搭建,对于之前的知识点使用这个项目进行重新复习.---最后一次搭建这个项目环境,供给后面使用,步步为营目录一. 数仓的基本概念二. 数仓基本架构三. 项目需求分析四. 用户行为_项目架构_技术选型五. 框架版本选型六. 服务器选型 七. 集群规模八. 系统数据流程
MERGE的定义MERGE关键字是一个神奇的DML关键字，它能将INSERT，UPDATE，DELETE等操作并为一句，根据与源表联接的结果，对目标表执行插入、更新或删除操作。MERGE的语法MERGE INTO target_tableUSING source_tableON conditionWHEN MATCHED THEN operationWHEN NOT MATCHED
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2024-02-28 11:11:14
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实现了由mergedelta调用的任务对结果写成ORC格式的支持。但部分ods任务是由starshuttle调用的，即hive表是增量表的mysql2hive任务。本文主要说明mergedelta对将增量表支持写ORC的实现。 为了将增量表改造为ORC，那么wormhole不能直接写入目标表所在目录，需要先将TEXT结果存在临时目录，再转换为ORC格式。这个过程和mergedelta有相似之处，
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2023-09-27 06:34:35
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# Hive Merge: 将数据的合并处理与分析简化
![Hive Merge](
## 摘要
在大数据领域，数据合并和分析是常见的任务之一。为了简化这个过程，Hive Merge 提供了一种高效的方法来将数据合并到 Hive 表中，并进行快速的分析和查询。本文将介绍 Hive Merge 的概念、使用方法以及其在数据处理中的优势。
## 引言
随着大数据的不断增长，处理和分析这些数据
原创
2023-09-01 15:47:55
336阅读
Hive优化与数据倾斜a.优化：
1.使用mapJoin功能，默认为打开状态
2.创建表的时候，采用分区表和分桶表，可以避免全表扫描，加快速度
3.采用行列过滤，join where 改为 先where再join
4.小文件方向：
-- JVM重用，重用次数10~20次
-- conbineHiveInputformat合并小文件，可以减少mapTask数量
--
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2023-10-24 08:14:16
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上一篇文章介绍了sqoop全量同步数据到hive，同时上一篇文章也给出了本人写的hadoop+hive+hbase+sqoop+kylin的伪分布式安装方法连接，上篇文章连接：Sqoop全量同步mysql/Oracle数据到hive。 本片文章将通过实验详细介绍如何增量同步数据到hive，以及sqoop job与crontab定时结合无密码登录的增量同步实现方法。一、知识储备在生产环境中，系统可能
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2023-10-16 07:32:38
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[toc]hive增量分析背景：每天上传到服务器的日志，经过 每日增量分析得到当天的结果，然后合并更新到总结果集。并且只把更新的数据导入到mongodb结果数据库。sh portal_use file_month day 2015-09-071、初始化创建一个结果集表res_portal_use，以用户ID和维度分区。LAST_UPDATE表示该行数据 最后更新时间。CREATE TABLE IF
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2023-07-19 13:23:43
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前言目前仅在一家公司做过大数据相关，也不太清楚其他公司情况。东家这常用的大数据离线处理基本就是sqoop导入到hive中，然后使用spark或者hive计算出结果再导出到oracle中。很多情况下是把oracle中整个表或者某个时间条件的筛选出来的数据整个删掉，再把最新的这部分数据全部导数回到oracle中。目的很多时候全部删除在全回导是一个很耗时的处理，特别是有时候计算出来的数据需要对比元数据需
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2024-08-26 10:16:28
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# MySQL中实现Merge Into的步骤
## 1. 简介
在MySQL中，可以使用"Merge Into"语句来实现将一张表的数据合并到另一张表中。这在数据处理和数据迁移过程中非常有用。本文将向你介绍如何使用"Merge Into"语句，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. Merge Into的流程
下面的表格展示了实现"Merge Into"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-10-10 08:01:18
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使用JOIN特性优化性能由低到高依次为 Reduce端的JOIN < Map端的JOIN < Map端分桶表的JOIN < SMBReduce端JOIN需要Shuffle过程Map端JOIN，适用于一个大表和一个小表的JOIN，小表数据放入内存。大表去内存中查找与之匹配的小表数据，进行连接。 要求内存足够覆盖小表数据，需要设置以下参数。set hive.auto.convert.
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2023-11-09 14:19:38
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# Hive File Merge 教程
在大数据处理环境中，Hive 是非常常用的数据仓库工具。由于 Hive 在处理数据时会生成多个小文件，尤其是在执行了大批量的数据插入或更新操作后，这些小文件会影响查询性能。因此，合并这些小文件（即文件合并）是非常有必要的。本文将介绍如何在 Hive 中实现文件合并，并提供详细的步骤和代码示例。
## 文件合并流程
以下是Hive文件合并的基本流程概述
一、Hive数据1.数据展示 数据来源：KingCountry数据集 数据解释：longtitude double类型：经度，latitude double类型：纬度 2.实现目标 &n
