文章目录1. 前言1.1 调优概述1.2 调优须知2. 调优具体细节2.1. Hive建表设计层面2.1.1. 利用分区表优化2.1.2 利用分桶表优化2.1.3 选择合适的文件存储格式2.1.4. 选择合适的压缩格式 1. 前言1.1 调优概述Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job
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2023-08-01 21:00:32
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文章目录一、前言二、什么是拉链表1. 拉链表的使用场景2. 为什么使用拉链表方案一：方案二：方案三：拉链表三、拉链表的设计和实现1. 如何设计一张拉链表2. 在Hive中实现拉链表（1）拉链表实现方式一（2）拉链表实现方式二四、补充1. 拉链表和流水表2. 查询性能五、拉链表回滚1. 具体操作方案2. 备用方案：六、总结 一、前言 本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计
1. 构建宽表的目的讲宽表我想从为什么需要宽表入手，而不是一上来就抠概念。因为我觉得一门知识叫什么名字并不是最核心的，关键是搞清楚它的诞生背景以及如何在特定场景用好它。 构建宽表的目的很简单,就是为了"一站式"尽可能多的展示我们需要的数据。因为在数据库中，不同的数据通常是存放在不同的数据表中的，关联起来非常不方便，既费时又费力还容易犯错。那么如果我们将数据提前串联好存在一张数据表中,岂不是完美的解
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2023-09-14 19:27:11
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测试数据order_2015-08-211 2015-08-18 2015-08-18 创建2 2015-08-18 2015-08-18 创建3 2015-08-19 2015-08-21 支付4 2015-08-19 2015-08-21 完成5 2015-08-19 2015-08-20 支付6 2015-08-20 2015-08-20 创建7 2015-08-20 2015-08-21
**需求：想在phoenix上维护两张宽表，一张作为即席查询使用，只有一天的数据、一张作为历史表。 宽表的特点是：由多个表组合而成，但是每张表的到数时间不一致，有的表先到，有的表可能隔天才到。 想要达到的效果：即席查询用的宽表是来一张表就加载一张表的数据，没来的等来了再加载，中间过程有查询的时候，查询结果是：已经更新的字段（已经到数的表字段）和未更新的字段（没有到数的表字段） 要求：即席查询的宽表
1. Hbase表设计原则http://gao-xianglong.iteye.com/blog/20315431）宽表指的是行少列多，如果一行数据量过大，可能造成一个HFile放不下。但宽表有行级原子性的优势。高表指的是行多列少，Hbase只能按行分片，因此高表更有优势。具体还是要根据业务场景综合考虑。 2） 最好不要定义过多的ColumnFamily，一般来说， 一张表一个Colum
文章目录Hive表优化Hive表设计优化分区表结构 - 分区设计思想分桶表结构 - Join问题Hive中的索引Hive表数据优化常见文件格式TextFileSequenceFileParquetORC数据压缩存储优化 - 避免小文件生成存储优化 - 合并输入的小文件存储优化 - ORC文件索引Row Group IndexBloom Filter Index存储优化 - ORC矢量化查询 Hi
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2023-07-12 13:11:30
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背景：目前在一家电商公司，对报表的实时性要求很高。实时性要求较高的场景，比如：1.集团各个分公司对商品配送过程中生成的各个单据的对账实时性很高。2.采购部依赖商品的平均进价对客户进行报价，所以对商品的进价数据的实时性也有较高的要求。之前数据量小，都是直接在后台多表join取数，随着数据量越来越大，用户查询越来越慢。为此，我们使用阿里的Flink提前进行数据预计算，然后将数据打平到一张宽表里。这样，
宽表的定义与作用 从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张
目录什么是宽表为什么需要用到宽表做一张宽表使用kylin操作项目中的宽表为什么要用到kylinkylin的搭建安装使用kylin开始使用kylin构建module构建cube进行预计算 什么是宽表宽表顾名思义，就是有很多很多字段的一张表，那么我们为什么会用到宽表呢为什么需要用到宽表（为了减少关联，每一次关联，分组聚合都会产生shuffle，会很消耗时间，但是宽表也会有数据冗余，用空间换来时间）
# Hive存宽表
在大数据领域，数据的存储和处理是一个非常重要的问题。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类SQL的查询语言，使得用户可以方便地进行数据的存储和分析。本文将介绍如何使用Hive来存储宽表，并提供了代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是宽表？
在数据库中，宽表是指包含了多个实体之间关联关系的表。宽表通常由多个表通过关联键进行关联而来，可以方便地
1. Hive学习Hive可以将大多数查询转化为MR任务，扩宽Hadoop的可扩展性，即Hive查询语句类似MR的一个高阶接口。本地模式下和一些简单的查询不用出发MRHive适合数据仓库应用，使用静态数据分析，高延迟，批处理，不支持事务。数据库 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理相对复杂的表格结构，存储结构相对紧致，少冗余数据。读和写都有优化。
简述CloudCanal 2.0.X 版本近期支持了宽表构建能力，在数据预处理领域向前走了一步。方案特点相对灵活，对业务数据和结构贴合性好能很好的支持事实表与维表打宽表需求本文以 MySQL 到 ElasticSearch6 单事实表双维表为案例，介绍 CloudCanal 宽表构建和同步的操作步骤。技术点打宽表的必要性关系型数据库为了应对在线业务对于并发、毫秒级响应，同时操作相对趋向 kv 化,
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2023-08-23 13:07:46
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目录视图视图概述视图操作建表高阶语句高级查询select关联查询joinHive的集合操作 视图有学过SQL的小伙伴相信对视图这一概念并不陌生。事实上，Hive中的视图和SQL中视图的概念作用等基本一致，下面也见到介绍一下这一概念。视图概述通过隐藏子查询、连接和函数来简化查询的逻辑结构；它是一个虚拟表，从真实表中选取数据；只保存定义，不保存数据；如果删除或更改基础表，则查询视图会失败；视图是只读
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2023-09-08 14:57:23
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一、 Hive与传统数据库的比较1.如图查询语言类SQL的查询语言HQL。熟悉Sql开发的开发者可以很方便的使用Hive开发。数据存储位置所有Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库可以将数据存储在块设备中
或本地存储文件系统中。数据格式Hive中没有定义专门的数据格式。而在数据库中，所有数据都会按照一定的组织
存储。正因如此，数据库加载数据的过程比较耗时。数据更新Hive对数据的添加、改写
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2023-07-12 11:38:56
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mysql数据库设计、优化、注意事项 一、表的设计相关：1、表设计注意事项：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。字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。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
目录7、Logstash7.1、简介7.3、配置详解7.3.1、输入7.3.2、过滤7.3.3、输出7.4、读取自定义日志7.4.1、日志结构7.4.2、编写配置文件7.4.3、启动测试7.4.5、输出到Elasticsearch8、综合练习8.1、流程说明8.2、APP介绍8.3、Filebeat8.4、Logstash8.5.1、时间间隔的柱形图8.5.2、各个操作的饼图分布8.5.3、数据
Map join配置： set hive.auto.convert.join = true（0.11版本后默认是true） set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000（设置小表的大小，默认就是25M）原理： mapjoin ：主要用于小表连接大表，一般小表的大小为25M，大表没有什么具体的限制。使用mapjoin的原因是： 在进行表的连接时，在map
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2023-09-20 05:03:27
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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段&nb
考虑这样的一个问题，一个公司有这样的一个需求：设计销售领域的订单事实表，该事实表应该包含哪些维度和度量？事实表和维表该分别如何去设计？好了，我们把关键信息拿出来，首先我们要有维度包括：销售员、销售员所属部门、下订单的时间；度量：销售量；那么，订单事实表，其实就是一个商品销售的清单；依照这个思路，我们建立的第一个模型可能是以下这样的：单单看上去，貌似是符合我们的问题的需要，而且符合数据库的范式设计：
