Oracle快速入门（基本概念+查询大全）Oracle快速入门（常用函数大全）Oracle快速入门（多表查询大全）一、笛卡尔集1、笛卡尔积的概念笛卡尔集：实际上是两张表的乘积其中RxS代表笛卡尔积2、Oracle当中笛卡尔查询的格式格式：select * from 表1,表2;3、多表查询（1）查询emp表select * from emp;（2）查询dept表select * from dept
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2023-10-19 16:08:46
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# Hive中的笛卡尔积及其风险
在数据处理和分析的世界中，使用SQL（结构化查询语言）进行查询是常见的做法。在Apache Hive这一大数据处理框架中，有时我们会遇到笛卡尔积（Cartesian Product）的情况。笛卡尔积是一种特殊的组合操作，它会生成两个或多个集合的所有可能的配对。在Hive中，如果不小心使用笛卡尔积，可能会导致性能问题或者甚至导致查询挂掉。今天，我们就来探讨一下Hi
调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2023-07-12 09:55:19
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Hive(八)1.企业级调优4.表的优化5. 笛卡尔积 尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个 reducer 来完成笛卡尔积。6.行列过滤 列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。 行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面， 那么就会先
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2023-08-05 14:14:50
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目录一、join1、概述2、案例二、查询和排序1、having2、排序三、beeline1、概述2、步骤四、文件格式1、概述2、orc五、基本架构六、优化1、Fetch值修改2、map side join3、启用严格模式4、JVM重用一、join1、概述在Hive中，同MySQL一样，提供了多表的连接查询，并且支持left join，right join，inner join，full outer
我在实际使用时，设置了set hive.mapred.mode=nonstrict; 但是依旧报错。最后只好全部改成了inner join，这样子写起来很费劲。 而且最后算出来的数据跟网上的实例不太一样，不知道是什么原因？=============================摘要： 在使用hive过程中遇到这样的一个异常： FAILED: ParseException line 1:18
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2023-11-02 11:14:40
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场景有两张表，一张活动清单表actv_evt：记录了所有的活动，包括活动id，活动名称及活动相关配置信息；一张客户活动参与表cust_actv，记录了客户参与活动信息。cust_actv中参与了活动的客户定义为活跃客户，现在公司想对活跃客户做推广，将没参与过的活动推送给他们举例：共有actv1, actv2, actv3, actv4，客户cust1参与了actv2, actv4，客户
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2023-07-13 15:56:39
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有人可以向我证明比目前使用的笛卡儿乘积算法更有效(假设有一个)。我已经看了周围的SO和谷歌，但看不到任何明显的东西，所以我可能会缺少一些东西。foreach (int i in is) {
foreach (int j in js) {
//Pair i and j
}
}这是我在代码中做的非常简化的版本。两个整数是用于检索一个/多个对象的查找键，并且来自两个查找的所有对象都被配对在一起成为新对象
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2023-08-07 11:57:32
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1、提前过滤数据，减少中间数据依赖：
尽量尽早的过滤数据，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的数据。
如下，改写后的写法将会大大减少join的数据量
select ... from A
join B
on A.key = B.key
where A.user
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2024-05-05 12:26:33
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文章目录一. 问题描述二.解决方案2.1 数据倾斜2.2 SQL改写1:由分析函数改为常规写法2.3 分析数据分布2.4 SQL改写2:重写参考: 一. 问题描述需求描述: 表概述:dt 时间分区
data_source 数据来源类别
start_date 时间
data_count 当前时间的数量需要实现的需求求每个data_source 下
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2023-11-17 20:32:11
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目录一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表和大表 join2、大表 join 大表1）空 key 过滤2）空 key 转换3、map join4、group By5、count(distinct)6、笛卡尔积四、使用分区剪裁、列剪裁五、并行执行六、严格模式七、JVM重用八、推测执行九、压缩十、使用EXPLAIN（执行计划）十一、数据倾斜1、合理设置Map数2、小文件合并3、复杂文件增加
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2024-04-18 12:23:02
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#开启本地模式
set hive.exec.mode.local.auto=true;
#注意：表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M
#开启并行模式 当硬件资源足够，查询数量大，当各个子查询无关，可以考虑开启
set hive.exec.parallel=true;
#
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2023-09-20 04:43:18
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Oracle数据库数据库对象和多表查询■ 高级查询 多表查询如果查询两张表，并且没有定义连接条件，那么查询的结果集是两表相乘的结果，这样的情况称之为笛卡尔乘积 笛卡尔乘积会产生很多行结果。比如，第一张表的行数为50行，第二张表为100行，那么笛卡尔乘积产生的结果为5000行。因为第一张表的每条记录会对应第二张表的100条记录，即50*100=5000 例如 SELECT e.empno,
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2024-05-17 11:38:47
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在使用hive过程中遇到这样的一个异常： FAILED: ParseException line 1:18 Failed to recognize predicate 'a'. Failed rule: 'kwInner' in join type specifier 执行的hql语句如下： [root@javachen.com ~]# hive -e 'select a.* from t
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2023-09-21 08:37:45
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Hive 执行优化1、命令行执行显示优化set hive.cli.print.current.db=true; 让提示符显示当前库set hive.cli.print.header=true; 显示查询结果时显示字段名称set hive.fetch.task.conversion=more; 查询不会执行mapreduce程序, 优化全局查找、字段查找、limit查找 出现在hive 0.10，0
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2023-07-12 16:33:59
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limit 限制调整 – 因为使用 limit 语句时候，是先执行整个查询语句，然后再返回部分结果的set hive.limit.optimize.enable=true;set hive.limit.row.max.size=10000;set hive.limit.optimize.limit.file=10;2.JOIN 优化。。。本地模式–hive 尝试使用本地模式执行查询，要不然 hiv
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2023-11-18 15:19:52
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由于一个业务，必须要进行笛卡尔积，但是速度太慢了，left join时左表大概4万条数据，右表大概 3000多条数据，这样大概就是一亿多条数据，这在大数据领域其实不算很大的数据量，但是hive中跑的特别慢。因为hive对笛卡尔积支持的不是很好，由于是全局的操作，所以只能在一个reduce中执行，导致速度比较慢。然后想优化一下，尝试了一些方法。比较直接能想到的解决方案是使用mapjoin
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2023-06-14 23:58:06
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在使用 Hive 进行数据处理时，常常会出现“只用 WHERE 条件会产生笛卡尔积”的情况。这种情况通常是因为在表之间没有显式的连接条件，从而导致查询结果产生大量无意义的组合。解决这个问题的关键是正确地运用 JOIN 操作，确保每个 JOIN 语句中都包含适当的条件。
## 备份策略
为保障数据的安全性，建立一个高效的备份策略至关重要。使用思维导图可以清晰地展示备份策略的整体框架和步骤。
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数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。总结笛卡尔积select * from Student b , Score a想必写这句select * from tablea ,tableb where tablea.id=tableb.id sql肯定有人写过无数次了吧，肯定还是有人会这样写，并且依然没有看出问题，select * from
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2024-02-19 19:35:43
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join 一共有四个 左右 内外join inner joinleft join outer joinright join outer joinfull join &n
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2024-06-02 18:41:16
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