数据倾斜问题剖析数据倾斜是分布式系统不可避免的问题，任何分布式系统都有几率发生数据倾斜，但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显。这里要注意本篇文章的标题—“千亿级数据”，为什么说千亿级，因为如果一个任务的数据量只有几百万，它即使发生了数据倾斜，所有数据都跑到一台机器去执行，对于几百万的数据量，一台机器执行起来还是毫无压力的，这时数据倾斜对我们感知不大，只有数据达到一个量级时，一台机器应付不了这么多
## 如何优化Hive单表查询速度慢问题
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何解决Hive单表查询速度慢的问题。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 查询慢问题
查询慢问题 --> 分析问题
查询慢问题 --> 优化查询
优化查询 --> 重新查询
重新查询 --> [*]
```
### 关系图
`
核心思想：是将hive程序当做mapreduce程序进行优化;hive中sql语句转化为MapReduce的过程,整个编译过程分为6个阶段：1).Antlr定义Sql的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为 抽象语法树AST Tree。2).遍历抽象语法树AST Tree，抽象出查询的基本组成单元 QueryBlock查询块。3).遍历QueryBlock，翻译为执行操作树
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2023-07-12 22:04:25
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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
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2023-08-24 12:45:23
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文章目录序言亿级数据下find的性能count 的测试结果数据库优化首要策略: 加索引就好? 序言这么多年来做过好几个使用mongodb的项目, 这里主要记录下大数据使用上的一些技巧和要点. 在公司项目我用java, 个人总结一般用python. (反正都是调用mongodb 本身驱动提供的api, 语言本身的影响可以忽略不计) 这里用的是pymongo, java的话用spring框架提供的a
# MySQL 是否支持单表百亿数据的实现
在现代开发中，面对海量数据的存储和处理，如何高效管理单表的数据量是开发者必备的技能之一。 MySQL 是一个广泛使用的开源关系型数据库，但许多人在使用时会担心其是否能够应对百亿条记录的存储需求。本文将为你详细讲解如何实现这一目标。
## 整体流程
以下是实现 MySQL 单表存储百亿数据的步骤：
| 步骤 | 描述
# MongoDB单表可存储百亿记录吗？
MongoDB是一种高性能、无模式的NoSQL数据库，广泛应用于互联网、移动应用程序和大数据应用中。随着数据量的激增，很多开发者会问：“MongoDB单表能够存储百亿记录吗？”在本文中，我们将深入探索MongoDB的存储能力、性能和相关最佳实践。
## MongoDB的存储能力
MongoDB以其水平扩展性而著称，通过分片（Sharding）技术，可
## 提升Hive查询表速度的方法
在大数据处理中，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以用来进行数据存储和查询。然而，由于Hive的查询是基于MapReduce的，因此查询速度可能会比较慢。本文将介绍一些提升Hive查询表速度的方法，帮助您更高效地处理数据。
### 1. 使用分区表
在Hive中，可以通过创建分区表来提高查询速度。分区表可以根据一个或多个列的值来对数据进行分区存储，这样在
支撑百亿级访问的MongoDB线上实践指南文档文档中的key禁止使用任何_以外的特殊字符尽量将同样类型的文档存放在一个集合中，将不同类型的文档分散在不同的集合中相同类型的文档能够大幅度提高索引利用率，如果文档混杂存放则可能会出现查询经常需要全表扫描的情况禁止使用_id，如：向_id中写入自定义内容【案例3】某业务的MongoDB在放量后出现严重的写入性能问题,大致为:写入达到300/s的时候IO跑
# NoSQL vs SQL：单表速度的对比
在现代应用开发中，数据库技术的发展日新月异，SQL（关系型数据库）和NoSQL（非关系型数据库）是最常见的两种数据库类型。尽管两者都能满足不同场景的数据存储需求，但它们在性能、扩展性、复杂性等方面存在显著差异。本文将重点讨论在单表操作速度方面，两者各自的优缺点，并且通过代码示例来说明。
## 1. SQL数据库简介
SQL数据库如MySQL、Po
本文主要测试mysql插入数据效率，测试机器硬件为：inter i3 (2.13GHz，4核) + 4G内存(2.99G可用) +32位操作系统一：表结构CREATE TABLE`record` (
`id`int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
`openid`varchar(63) NOT NULL,
`tag_id`int(11) DEFAULT NULL,PRIMA
# 解决Hive单表过大的问题
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到单表数据量过大的情况，这会导致查询性能下降，甚至影响整个集群的稳定性。本文将介绍如何解决Hive单表过大的问题，通过分区表、压缩和优化查询等方法来提升性能和减少资源消耗。
## 问题描述
在Hive中，当单表数据量过大时，会导致查询速度变慢，甚至无法完成查询，影响业务的正常运行。这种情况通常是因为数据量过大导致内存不足，
# 大数据处理技术：Hive 统计百亿数据
在当今信息时代，数据量庞大且增长迅速，如何高效地处理海量数据成为了各行各业都面临的挑战之一。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于处理大规模数据。本文将介绍如何使用Hive统计百亿数据，并通过代码示例演示其强大的数据处理能力。
## 什么是Hive？
Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库工具，可以提供类似于SQL的查询语言H
# MySQL ODBC单表写入速度优化
## 介绍
在开发过程中，我们经常需要通过ODBC连接将数据写入MySQL数据库。然而，如果不注意一些优化技巧，可能会导致写入速度变慢。本文将指导刚入行的开发者如何实现MySQL ODBC单表写入速度的优化。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 连接数据库
A[建立ODBC连接]
原创
2023-09-18 18:51:57
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# 百亿数据的分析利器：Hive与ClickHouse
在大数据时代，数据的量级和复杂性逐年攀升，企业必须具备高效的数据处理能力。Hive与ClickHouse是两款流行的数据存储与分析技术，各自适合不同的应用场景。本文将为您介绍Hive与ClickHouse的基本概念以及如何使用它们进行百万级数据集的高效分析，同时提供相关代码示例。
## 1. Hive：数据仓库的海洋
Apache Hi
数据查询 数据查询是数据库的核心操作，SQL提供了SELECT语句进行数据查询。 SELECT [ALL|DISTINCT] <目标列表达式> [,<目标列表达式>]…… &nb
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2023-09-28 20:44:23
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# Hive 查单表太慢
## 介绍
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，使得用户可以方便地进行数据分析和处理。然而，有时候当我们在 Hive 中查询单表时，会遇到查询速度过慢的问题。本文将探讨造成这个问题的原因，并提供一些解决方案。
## 问题原因
在 Hive 中进行查询时，通常会使用 MapReduce 或者 Tez
数据库的创建和删除 黑窗口启动数据库服务:net start mysql 关闭数据库服务:net stop mysql创建数据库使用关键字create database格式: create database 数据库名; create database 数据库名 character set 字符集;查看mysql中所有的数据库 show databases; 查看某个数据库的定义信息show c
在java开发过程中我们经常会遇到这样的业务：我们需要查询多张表才能获取到自己所需要的所有字段和数据，一般而言我们有两种方式去解决这个问题，一种是直接多表联查，一种是每张表都去数据库查一次，一般人听到这两种方法肯定下意识的认为每张表都查一次需要建立多次链接并且对数据库压力也很大，肯定是一次全部查询出来更好啊。其实不然，阿里发布的《java开发手册》中就明确指出禁止超过3表以上的join查询，如下图
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2023-08-08 23:40:24
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环境：公司决定使用宽表，将10个相关的大表进行全量关联 （1个上亿级别的表，5个上千万的表，剩下的表都不到百万的表） 花了两天的时间研究，测试 例如： a~g这几个表中，a表为上亿级别的表，5个上千万的表，剩下为表都百万的表select a.uesrid,b.citycode,b.register_num, ... ,g.active_num
from
(select userid
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2023-07-14 13:09:24
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