Hive表的基本操作Hive中的集合数据类型Hive动态分区详解hive中orc格式表的数据导入Java通过jdbc连接hive通过HiveServer2访问HiveSpringBoot连接Hive实现自助取数hive关联hbase表Hive udf 使用方法Hive基于UDF进行文本分词Hive窗口函数row number的用法数据仓库之拉链表除了使用础的数据类型string等，Hive中的列支
在Hive explain获得执行计划时，经常会看到如下图所示的表数据量统计：那么这个数据量，Hive是如何统计出来的呢？一、Data size统计
1.1、Hive源码
在Hive通过Antlr语法解析器获取到SQL的抽象语法树（AST）并生成校验过元数据的逻辑执行计划后，在优化阶段会使用Statistics统计的规则（rule），如下图所示：在AnnotateWithStatistics这个类
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2023-08-14 13:35:40
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大数据的定义"Big Data"大数据是以容量大、取速度快、价值密度低为主要特征的数据集合，由于这些数据本身规模巨大、来源分散、格式多样，所以需要新的体系架构、技术、算法和分析方法来对这些数据进行采集、存储和关联分析，以期望能够从中抽取隐藏的有价值的信息。大数据的4V特性体量大(Volume):数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1024个T）、E（100万个
# Hive统计表数据量的实现
## 1. 流程概述
要实现Hive统计表数据量，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到Hive服务器 |
| 2 | 选择要统计数据量的数据库 |
| 3 | 选择要统计数据量的表 |
| 4 | 执行统计查询 |
| 5 | 解析查询结果 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做的操作及相应的代码。
原创
2023-07-22 11:20:16
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一、Hive简介1.1 hive是什么 (1) Hive是一个SQL解析引擎，将SQL语句转化成MR Job。(2) Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。本质就是hadoop的目录文件，达到元数据与数据存储分离的目的。(3) hive本身不存储数据，完全依赖于hdfs和mapreduce。(4) hive的内容是读多写少，不支持对数据的改写和删除。(5) hive中没有定义专
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2023-08-02 11:58:56
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关于什么是大规模机器学习显然，大小是个相对的概念，在机器学习的语境下也不例外，什么是大规模，这很大程度上取决于你所面对的应用以及可用的计算资源。在互联网应用成为机器学习主要应用领域之一的今天，能不能处理Google或者淘宝这样重量级的网站所生成的数据，成为互联网从业人员心目中大规模的标尺。从技术角度看，统计学习算法所能处理的数据规模有几个分水岭：1）算法是否依赖于对训练集的随机访问。依赖于训练集随
欢迎来到王者荣耀，不不不，欢迎来到大数据技术栈，首先咱们先来了解一下什么是大数据，别划走，看完在划。大数据定义那么什么是大数据呢？1、从字面意思来说：大数据代表着海量数据，那么肯定会有小伙伴咨询，多大的数据才称的上是海量呢？别着急，往下看。 2、从专业术语来说：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力
一、什么时候需要分库分表？我们常常听或做分库分表，但具体什么时候去做分库分表呢？其实它没有一个严格答案，如果非要说出一个答案，就是当单库单表下MySQL读写的速度无法忍受了。 当然也有一些业内最佳实践：单库数据量超5000W行或大于100G，单表数据量超500W行或大于2G下MySQL运行性能下降较快，这个是根据阿里巴巴《Java 开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，
大数据篇：Hivehive.apache.orgHive是什么?Hive是Facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计，是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并且提供类SQL查询功能，本质是将HQL转化成MapReduce程序。数据存储在HDFS，分析数据底层实现默认是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。如果没有Hive想象一下数据统计的时候
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2023-07-12 19:54:27
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# Hive SQL 统计表数据量：代码示例与流程解析
Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于对存储在 Hadoop 文件系统中的大数据进行查询和管理。本文将介绍如何使用 Hive SQL 统计表数据量，并提供代码示例和流程图。
## Hive SQL 统计表数据量的重要性
在数据分析和数据管理过程中，了解表中的数据量是非常重要的。这有助于我们评估数据规模、优化查询性能和进行数
在MongoDB（版本 3.2.9）中，数据的分发是指将collection的数据拆分成块（chunk），分布到不同的分片（shard）上，数据分发主要有2种方式：基于数据块（chunk）数量的均衡分发和基于片键范围（range）的定向分发。MongoDB内置均衡器（balancer），用于拆分块和移动块，自动实现数据块在不同shard上的均匀分布。balancer只保证每个shard上的
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息 对于一个新创建的表，默认情况下，如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据，那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据
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2023-10-05 19:10:47
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1.缓存的受益与成本(1)受益加速读写：通过缓存加速读写速度：CPU L1/L2/L3 Cache,Linux page Cache加速硬盘读写，浏览器换成，Ehcache缓存数据库结果降低后端负载：侯丹服务器通过前端缓存降低负载：业务端使用Redis降低后端mysql负载等(2)成本数据不一致：缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关代码维护成本：多了一层缓存逻辑运维成本：例如Redis
# MongoDB支持多大数据量的实现流程
## 1. 简介
MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，它以文档的形式存储数据，具有高可扩展性和高性能。在使用MongoDB时，我们需要考虑到数据库支持的数据量大小，以确保系统能够处理大规模数据。
## 2. 实现流程
下面是实现“MongoDB支持多大数据量”的流程图：
```mermaid
gantt
title MongoDB
原创
2023-09-24 00:47:31
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Mongodb亿级数据量的性能测试 （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4） 查询一个索引后的数字列，返
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2023-09-22 06:39:14
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一、数据库结构的设计表的设计具体注意的问题：1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码)，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型ch
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2023-08-04 15:00:01
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# 如何通过Hive统计每张表的数据量
在数据处理和分析过程中，了解每张表的数据量是非常重要的。Hive是一种数据仓库工具，可以用来管理大规模数据集。通过Hive，我们可以很方便地统计每张表的数据量。本文将介绍如何通过Hive统计每张表的数据量，并提供相应的示例。
## 实际问题
在数据仓库中，通常会有多张表存储不同类型的数据。为了监控数据的增长情况，了解每张表的数据量是必不可少的。通过统计
本课主题 NoSQL 数据库介绍HBase 基本操作HBase 集群架构与设计介紹HBase 与HDFS的关系HBase 数据拆分和紧缩 引言 介绍什么是 NoSQL，NoSQL 和 RDBMS 之间有什么区别，有什么埸景下需要用 NoSQL 数据库，NoSQL 数据的优点和缺点；谈谈 NoSQL 一些基本的背景之后，这章会重点深入谈讨 HBase 数据库，HBase
# Shell查询Hive某个表的数据量
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种方便的方式来管理和分析大规模的结构化数据。在Hive中，表是数据的逻辑组织单元，每个表都包含了一定数量的数据记录。在某些情况下，我们可能需要查询Hive某个表的数据量，以便进行数据分析或者统计工作。本文将介绍如何使用Shell脚本查询Hive表的数据量。
## 准备工作
在开始
原创
2023-08-21 05:09:47
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Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。在读取 Hadoop 文件系统数据或 Hive 表数据时，大数据应用程序开发人员遇到了一个普遍的问题。数据是通过spark streaming、Nifi streaming作业、其
